Marijuana Consumption in Liver Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
Marijuana is legalized for either medical or recreational use in over half of the states in the United States and in Canada, but many transplant centers will not list patients who are using marijuana. However, the effect of marijuana on transplant outcomes remains unclear. Thus, we performed a retrospective analysis of all adult (≥18 years old) liver transplant patients treated at our center between 2007 and 2017. Patients were grouped according to their marijuana use and tobacco smoking status. We also evaluated tobacco smoking status for the comparative evaluation. Posttransplant morbidity, mortality, and graft survival were evaluated. In total, 316 patients were included: 171 (54%) patients were tobacco smokers (70 current; 101 former), 81 (26%) patients were marijuana smokers (13 current; 68 former), and 64 (20#x0025;) patients were both marijuana and tobacco smokers. A total of 136 (43%) reported never smoking marijuana or tobacco. After adjustment, current tobacco users were over 3 times as likely to die within 5 years compared with never users (hazard ratio [HR], 3.25; 95% confidence interval [CI], 1.63-6.46; P < 0.001), but no difference was seen between current/former and never marijuana users (HR, 0.52; 95% CI, 0.26-1.04; P = 0.06). No significant differences in inpatient respiratory complications, reintubation, or >24-hour intubation was seen. Overall, pretransplant marijuana use, past or current, does not appear to impact liver transplant outcomes, though tobacco smoking remains detrimental.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».