Severe outcomes following pediatric cannabis intoxication: a prospective cohort study of an international toxicology surveillance registry
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: An increasing number of jurisdictions have legalized recreational cannabis for adult use. The subsequent availability and marketing of recreational cannabis has led to a parallel increase in rates and severity of pediatric cannabis intoxications. We explored predictors of severe outcomes in pediatric patients who presented to the emergency department with cannabis intoxication. METHODS: In this prospective cohort study, we collected data on all pediatric patients (<18 years) who presented with cannabis intoxication from August 2017 through June 2020 to participating sites in the Toxicology Investigators Consortium. In cases that involved polysubstance exposure, patients were included if cannabis was a significant contributing agent. The primary outcome was a composite severe outcome endpoint, defined as an intensive care unit admission or in-hospital death. Covariates included relevant sociodemographic and exposure characteristics. RESULTS: < 0.001). As all children 10 years and younger ingested edibles, a dedicated multivariable analysis could not be performed (unadjusted odds ratio 3.3; 95% confidence interval: 1.6-6.7). CONCLUSIONS: Severe outcomes occurred for different reasons and were largely associated with the patient's age. Young children, all of whom were exposed to edibles, were at higher risk of severe outcomes. Teenagers with severe outcomes were frequently involved in polysubstance exposure, while psychosocial factors may have played a role.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».