Cannabis use and risk of schizophrenia: a Mendelian randomization study
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis use is observationally associated with an increased risk of schizophrenia, but whether the relationship is causal is not known. Using a genetic approach, we took 10 independent genetic variants previously identified to associate with cannabis use in 32 330 individuals to determine the nature of the association between cannabis use and risk of schizophrenia. Genetic variants were employed as instruments to recapitulate a randomized controlled trial involving two groups (cannabis users vs nonusers) to estimate the causal effect of cannabis use on risk of schizophrenia in 34 241 cases and 45 604 controls from predominantly European descent. Genetically-derived estimates were compared with a meta-analysis of observational studies reporting ever use of cannabis and risk of schizophrenia or related disorders. Based on the genetic approach, use of cannabis was associated with increased risk of schizophrenia (odds ratio (OR) of schizophrenia for users vs nonusers of cannabis: 1.37; 95% confidence interval (CI), 1.09-1.67; P-value=0.007). The corresponding estimate from observational analysis was 1.43 (95% CI, 1.19-1.67; P-value for heterogeneity =0.76). The genetic markers did not show evidence of pleiotropic effects and accounting for tobacco exposure did not alter the association (OR of schizophrenia for users vs nonusers of cannabis, adjusted for ever vs never smoker: 1.41; 95% CI, 1.09-1.83). This adds to the substantial evidence base that has previously identified cannabis use to associate with increased risk of schizophrenia, by suggesting that the relationship is causal. Such robust evidence may inform public health messages about cannabis use, especially regarding its potential mental health consequences.
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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 | 0,013 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».