Lifetime Average Cannabis Use in Relation to Hypertriglyceridemic Waist Phenotype in U.S. Adults: A Population-Based Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: With a growing number of states legalizing recreational or medical cannabis, prevalence of cannabis users is expected to markedly increase in the future. We aim to determine the association between lifetime cannabis use and the likelihood for hypertriglyceridemic waist (HTGW+/+) phenotype in U.S. adults. Methods: We abstracted data from the National Health and Nutrition Examination Survey from 2009 to 2016. We estimated the minimal lifetime cannabis use using the duration of regular exposure and the frequency of use. Outcomes were HTGW+/+ phenotype, defined as being waist circumference >90 cm (for men) or 85 cm (for women), and serum fasting triglycerides ≥177 mg/dL. We used multiple logistic regression models to estimate the adjusted odds ratio (AOR) and 95% confidence intervals (CIs). Results: Of the 47,364 adults included, 48.5% were women. The prevalence of HTGW+/+ phenotype was 11.7%. Current, but not former, users were less likely to show HTGW+/+ phenotype. Current cannabis users with greater or equal to four uses per week showed a significant lower likelihood for HTGW+/+ than those who never used cannabis (AOR 0.46 [95% CI, 0.22–0.97]). HTGW+/+ phenotype was associated with neither two to three uses per week (AOR 1.12 [95% CI, 0.40–3.12]) nor less than two uses per week (AOR 0.56 [95% CI, 0.18–1.73]). Conclusions: Average lifetime frequency of greater or equal to four cannabis uses per week is linked to lower odds of HTGW+/+ in current users. Former use is not associated with HTGW+/+.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».