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Enregistrement W4391172493 · doi:10.3389/fmed.2024.1285361

Review of quantitative and functional lung imaging evidence of vaping-related lung injury

2024· review· en· W4391172493 sur OpenAlexafffund
Joseph J. Hofmann, Victoria C. Poulos, Jiahai Zhou, Maksym Sharma, Grace Párraga, Marrissa J. McIntosh

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensWestern UniversityRobarts Clinical Trials
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchReseau canadien de recherche respiratoire
Mots-clésMedicineCigarette smokingMagnetic resonance imagingRetrospective cohort studyLungYoung adultRadiologySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The pulmonary effects of e-cigarette use (or vaping) became a healthcare concern in 2019, following the rapid increase of e-cigarette-related or vaping-associated lung injury (EVALI) in young people, which resulted in the critical care admission of thousands of teenagers and young adults. Pulmonary functional imaging is well-positioned to provide information about the acute and chronic effects of vaping. We generated a systematic review to retrieve relevant imaging studies that describe the acute and chronic imaging findings that underly vaping-related lung structure-function abnormalities. Methods A systematic review was undertaken on June 13th, 2023 using PubMed to search for published manuscripts using the following criteria: [(“Vaping” OR “e-cigarette” OR “EVALI”) AND (“MRI” OR “CT” OR “Imaging”)]. We included only studies involving human participants, vaping/e-cigarette use, and MRI, CT and/or PET. Results The search identified 445 manuscripts, of which 110 (668 unique participants) specifically mentioned MRI, PET or CT imaging in cases or retrospective case series of patients who vaped. This included 105 manuscripts specific to CT (626 participants), three manuscripts which mainly used MRI (23 participants), and two manuscripts which described PET findings (20 participants). Most studies were conducted in North America (n = 90), with the remaining studies conducted in Europe (n = 15), Asia (n = 4) and South America (n = 1). The vast majority of publications described case studies (n = 93) and a few described larger retrospective or prospective studies (n = 17). In e-cigarette users and patients with EVALI, key CT findings included ground-glass opacities, consolidations and subpleural sparing, MRI revealed abnormal ventilation, perfusion and ventilation/perfusion matching, while PET showed evidence of pulmonary inflammation. Discussion and conclusion Pulmonary structural and functional imaging abnormalities were common in patients with EVALI and in e-cigarette users with or without respiratory symptoms, which suggests that functional MRI may be helpful in the investigation of the pulmonary health effects associated with e-cigarette use.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,006
Bibliométrie0,0190,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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