Life-Threatening Effects of Bronchiolitis Related to Electronic Cigarette Use
Notice bibliographique
Résumé
Bronchiolitis, characterized by inflammation of the bronchioles, presents significant health risks, particularly to infants, the elderly, and those with preexisting respiratory conditions. Traditionally associated with viral infections, bronchiolitis has recently been linked to electronic cigarette (e-cigarette) use, a trend that has surged in popularity over the past decade. While e-cigarettes are often marketed as safer alternatives to traditional smoking and are seen as viable tools for smoking cessation, emerging evidence suggests they may contribute to the onset or exacerbation of bronchiolitis and other respiratory conditions.To address these concerns, we recommend a prescription model for e-cigarettes, particularly in the context of smoking cessation. This model would involve prescribing the minimum effective dose of e-liquid, tailored to individual factors such as age, gender, and health status, to reduce the risk of adverse effects. Additionally, developing a screening tool to assess the risk of e-cigarette or vaping-associated lung injury (EVALI) is crucial before recommending e-cigarettes as a cessation aid. Furthermore, we propose the implementation of a physical alert system, similar to those used for steroid or anticoagulant medications, to track the specific substances in e-liquids. This would aid clinicians in swift diagnosis and management. As the e-cigarette market continues to grow, careful regulation and further research are essential to prevent the public health consequences seen in the tobacco industry.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».