La maladie pulmonaire associée au vapotage (MPAV) au Canada : une analyse descriptive des cas de MPAV signalés entre septembre 2019 et décembre 2020
Bibliographic record
Abstract
Introduction Cette étude a eu pour but d’étudier les caractéristiques personnelles et cliniques des cas de maladie pulmonaire associée au vapotage (MPAV) signalés au Canada entre septembre 2019 et décembre 2020, de comparer l’épidémiologie des cas de MPAV au Canada à celle des cas de lésions pulmonaires associées à l’utilisation de produits destinés aux cigarettes électroniques ou au vapotage (EVALI, « e-cigarette or vaping product use-associated lung injury ») aux États-Unis et de tenter d’expliquer les différences entre les deux pays. Méthodologie Un groupe de travail fédéral-provincial-territorial a élaboré une définition nationale d’éclosion, un ensemble de données minimal et un formulaire de déclaration de cas pour l’identification et la surveillance des cas de MPAV au Canada. L’analyse descriptive a porté sur les caractéristiques et l’épidémiologie des cas de MPAV signalés. Résultats Parmi les 20 cas de MPAV signalés, aucun n’a entraîné de décès. Parmi ces cas, 5 (25 %) concernaient des jeunes de 15 à 19 ans, 10 (50 %) des adultes de 20 à 49 ans et 5 (25 %) des adultes de 50 ans ou plus. Soixante pour cent des patients étaient des hommes. La moitié (50 %) ont eu besoin d’assistance respiratoire. Les trois quarts (75 %) ont déclaré avoir utilisé des produits de vapotage contenant de la nicotine et 40 % ont dit avoir utilisé des produits de vapotage contenant du cannabis. Parmi ceux ayant déclaré leur fréquence de vapotage, la plupart (71 %) ont indiqué vapoter quotidiennement. La prévalence des cas de MPAV (0,9 par million) s’est révélée inférieure à celle des cas d’EVALI (8,5 par million). Les caractéristiques personnelles et le comportement de vapotage se sont également révélés différents. Conclusion Plusieurs cas de MPAV ont été signalés au Canada entre septembre 2019 et décembre 2020. Cependant, leur prévalence s’est révélée beaucoup plus faible que celle des cas d’EVALI observés lors de l’éclosion aux États-Unis, et les facteurs en cause ne sont peut-être pas les mêmes. Les cas de MPAV au Canada dépendent de facteurs complexes et multifactoriels. Des recherches sont nécessaires pour comprendre les effets à court et à long terme du vapotage de nicotine et de cannabis sur la santé.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".