Cannabis smoking and lung cancer risk: Pooled analysis in the <scp>I</scp>nternational <scp>L</scp>ung <scp>C</scp>ancer <scp>C</scp>onsortium
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To investigate the association between cannabis smoking and lung cancer risk, data on 2,159 lung cancer cases and 2,985 controls were pooled from 6 case-control studies in the US, Canada, UK, and New Zealand within the International Lung Cancer Consortium. Study-specific associations between cannabis smoking and lung cancer were estimated using unconditional logistic regression adjusting for sociodemographic factors, tobacco smoking status and pack-years; odds-ratio estimates were pooled using random effects models. Subgroup analyses were done for sex, histology and tobacco smoking status. The shapes of dose-response associations were examined using restricted cubic spline regression. The overall pooled OR for habitual versus nonhabitual or never users was 0.96 (95% CI: 0.66-1.38). Compared to nonhabitual or never users, the summary OR was 0.88 (95%CI: 0.63-1.24) for individuals who smoked 1 or more joint-equivalents of cannabis per day and 0.94 (95%CI: 0.67-1.32) for those consumed at least 10 joint-years. For adenocarcinoma cases the ORs were 1.73 (95%CI: 0.75-4.00) and 1.74 (95%CI: 0.85-3.55), respectively. However, no association was found for the squamous cell carcinoma based on small numbers. Weak associations between cannabis smoking and lung cancer were observed in never tobacco smokers. Spline modeling indicated a weak positive monotonic association between cumulative cannabis use and lung cancer, but precision was low at high exposure levels. Results from our pooled analyses provide little evidence for an increased risk of lung cancer among habitual or long-term cannabis smokers, although the possibility of potential adverse effect for heavy consumption cannot be excluded.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle