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Enregistrement W2099561661 · doi:10.1183/09031936.00065009

Effects of cannabis on lung function: a population-based cohort study

2009· article· en· W2099561661 sur OpenAlexaff
Robert J. Hancox, Richie Poulton, Matthew R. Ely, David Welch, D. Robin Taylor, Christene R. McLachlan, Jillian Greene, Terrie E. Moffitt, Avshalom Caspi, Malcolm R. Sears

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésMedicineCannabisLung functionCohortCohort studyDronabinolPopulationInternal medicineLungPsychiatryEnvironmental healthCannabinoid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of cannabis on lung function remain unclear and may be different from those of tobacco. We compared the associations between use of these substances and lung function in a population-based cohort (n = 1,037). Cannabis and tobacco use were reported at ages 18, 21, 26 and 32 yrs. Spirometry, plethysmography and carbon monoxide transfer factor were measured at 32 yrs. Associations between lung function and exposure to each substance were adjusted for exposure to the other substance. Cumulative cannabis use was associated with higher forced vital capacity, total lung capacity, functional residual capacity and residual volume. Cannabis was also associated with higher airway resistance but not with forced expiratory volume in 1 s, forced expiratory ratio or transfer factor. These findings were similar among those who did not smoke tobacco. In contrast, tobacco use was associated with lower forced expiratory volume in 1 s, lower forced expiratory ratio, lower transfer factor and higher static lung volumes, but not with airway resistance. Cannabis appears to have different effects on lung function from those of tobacco. Cannabis use was associated with higher lung volumes, suggesting hyperinflation and increased large-airways resistance, but there was little evidence for airflow obstruction or impairment of gas transfer.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations178
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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