The relationship between cannabis use and diabetes: Results from the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions III
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: The relationship between cannabis use and diabetes is puzzling. Although cannabis users versus non-users should theoretically have a higher likelihood of diabetes, epidemiological studies suggest otherwise. However, previous epidemiological studies have not considered the potential confounding effects of mental health disorders. As such, the relationship between cannabis use and diabetes was examined while accounting for a range of potential confounders, including mental health disorders. DESIGN AND METHODS: Data were obtained from the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions III. Chi-square tests were used to compare socio-demographics, lifestyle behaviours, physical health disorders and mental health disorders between diabetics and non-diabetics. Measures that exhibited statistical significance in these tests were subsequently included in multiple logistic regression analyses to quantify the relationships between lifetime and 12-month cannabis use and diabetes. RESULTS: Although there was a considerable attenuation in the magnitude of the odds ratios after adjustment for confounders, there was still a decreased likelihood of diabetes for cannabis users versus non-users. The corresponding odds ratios of diabetes were 0.81 (95% confidence interval 0.70, 0.94) and 0.51 (95% confidence interval 0.41, 0.63) for lifetime and 12-month cannabis use, respectively. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: A decreased likelihood of diabetes for cannabis users versus non-users was indicated after accounting for a range of potential confounders, including mental health disorders. Before the protective effects of cannabis use for diabetes can be suggested, further epidemiological studies are needed that incorporate prospective designs, as well as feature innovative exposure measurements and statistical analyses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».