Association of Cannabis Use with Pancreatitis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Acute and chronic pancreatitis (AP & CP) are painful inflammatory disorders causing substantial public health burden. The etiology of pancreatitis is clustered into three groups: alcohol, gallstones, and others (non-gallstones-non-alcohol). Containing potent anti-inflammatory cannabinoids, cannabis use (CU) could suppress pancreatitis, has shown in murine models. Furthermore, conflicting results are reported in other studies where cannabinoids have aggravated pancreatitis. However, human data are lacking, besides few reported cases. Therefore, we conducted a more extensive and detailed assessment of the impact of CU on pancreatitis. Methods: We collected data from 2012-2014 of the Healthcare Cost and Utilization Project - Nationwide Inpatient Sample (NIS) discharge records of patients 18-years and older, and identified three populations: those with gallstones (379,125); abusive alcohol drinkers (762,356); and non-gallstones-non-alcohol users (15,255,464). Within each population, CUsers were identified and matched by age, race, and gender to records without CU. Adjusted Odds Ratio (AOR) of having AP and CP were measured with conditional logistic models (SAS 9.4). Results: Concomitant cannabis among abusive alcohol use was associated with reduced odds of AP and CP (aOR: 0.50[0.48-0.53] & 0.77[0.71-0.84]). Strikingly, for individuals with gallstones, additional CU did not impact the incidence of AP or CP. Amongst non-gallstones-non-alcohol users, CU was associated with increased likelihood of CP, but not AP (1.28[1.14-1.44] & 0.93[0.86-1.01]). Conclusion: Our findings suggest reduced odds of only alcohol-associated pancreatitis with CU. Our results emphasize the urgent need for further studies to elucidate the modulatory effect of cannabis on pancreatitis among different risk groups.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».