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Enregistrement W2974889503 · doi:10.1183/13993003.00826-2019

The effects of marijuana smoking on lung function in older people

2019· article· en· W2974889503 sur OpenAlexafffund
Wan C. Tan, Jean Bourbeau, Shawn D. Aaron, James C. Hogg, François Maltais, Paul Hernandez, Darcy D. Marciniuk, Kenneth R. Chapman, Teresa To, J. Mark FitzGerald, Brandie Walker, Jeremy Road, Liyun Zheng, Guohai Zhou, Trevor Yau, Andrea Benedetti, Denis E. O’Donnell, Don D. Sin

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePediatric health and respiratory diseases
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of CalgaryVancouver General HospitalPublic Health OntarioToronto General HospitalUniversity of TorontoDalhousie UniversityUniversity of SaskatchewanUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecMcGill University Health CentreUniversity of OttawaSt. Paul's HospitalOttawa HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBoehringer Ingelheim CanadaAlmirallUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoUniversity of OttawaMcGill UniversityAstraZeneca CanadaReseau canadien de recherche respiratoireCanadian Institutes of Health ResearchNovartisQueen's UniversityJohns Hopkins University
Mots-clésMedicineCOPDChronic bronchitisSpirometryBronchodilatorVital capacityBody mass indexPopulationBronchitisCannabisInternal medicineDemographyPhysical therapyLung functionAsthmaLungEnvironmental healthDiffusing capacityPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Previous studies have associated marijuana exposure with increased respiratory symptoms and chronic bronchitis among long-term cannabis smokers. The long-term effects of smoked marijuana on lung function remain unclear. Methods We determined the association of marijuana smoking with the risk of spirometrically defined chronic obstructive pulmonary disease (COPD) (post-bronchodilator forced expiratory volume in 1 s (FEV1)/forced vital capacity ratio <0.7) in 5291 population-based individuals and the rate of decline in FEV1in a subset of 1285 males and females, aged ≥40 years, who self-reported use (or non-use) of marijuana and tobacco cigarettes and performed spirometry before and after inhaled bronchodilator on multiple occasions. Analysis for the decline in FEV1was performed using random mixed effects regression models adjusted for age, sex and body mass index. Heavy tobacco smoking and marijunana smoking was defined as >20 pack-years and >20 joint-years, respectively. Results ∼20% of participants had been or were current marijuana smokers with most having smoked tobacco cigarettes in addition (83%). Among heavy marijuana users, the risk of COPD was significantly increased (adjusted OR 2.45, 95% CI 1.55–3.88). Compared to never-smokers of marijuana and tobacco, heavy marijuana smokers and heavy tobacco smokers experienced a faster decline in FEV1by 29.5 mL·year−1(p=0.0007) and 21.1 mL·year−1(p<0.0001), respectively. Those who smoked both substances experienced a decline of 32.31 mL·year−1(p<0.0001). Interpretation Heavy marijuana smoking increases the risk of COPD and accelerates FEV1decline in concomitant tobacco smokers beyond that observed with tobacco alone.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,317 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations61
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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