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Enregistrement W4401208164 · doi:10.1093/ntr/ntae111

Nicotine Toxicity From Repeat Use of Nicotine Pouches

2024· article· en· W4401208164 sur OpenAlexaff
Jessica Kent, Garrick Mok, Emily Austin

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNicotineMedicineConfusionNauseaToxicityAnesthesiaInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nicotine pouches have emerged as a novel way to administer concentrated nicotine and come as a white powder in flavored, microfiber pouches placed between the cheek and gums to dissolve without requiring spitting. While marketed as a safe alternative to smoking, nicotine pouches have the potential for toxic exposure to users. CASE PRESENTATION: We present a case of a 21-year-old male with acute nicotine toxicity through repeated administration of nicotine pouches. Over the course of 12 hours, he consumed 15 extra-strength nicotine pouches (10.9 mg per pouch) as a study tool to prepare for the next-day exams. He presented to the emergency department with bizarre behavior requiring admission for persistent confusion and nausea which resolved after 24 hours. CONCLUSIONS: This case represents the first case of acute nicotine toxicity secondary to nicotine pouch use. These pouches are emerging as a novel way to use nicotine and present a serious risk of inadvertent overdose and harm. IMPLICATIONS: Nicotine pouches are emerging as a novel way to use nicotine, and second to e-cigarettes, are the most frequently used nicotine product among youth. These pouches, which lack clear warning labels, are promoted among social media forums and present a serious risk of inadvertent overdose and harm, especially among young adults. Healthcare professionals should be aware of this risk, especially from acute, repeated exposures, and should ensure the public is cautioned appropriately.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,202
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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