Abstract P200: The Heart and Cannabis Cohort (THC Cohort): Associations Between Cannabis Use and Cardiovascular Health at Cohort Inception
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cannabis use may adversely impact cardiovascular health through the smoking of particulate matter or through the potential adverse hemodynamic effects of Tetrahydrocannabinol (THC). We assembled a prospective cohort of older Veterans with coronary artery disease (CAD) to examine the effects of cannabis use on: medication use, blood pressure control, and cardiovascular events. Methods: We identified all Veterans 65 to 67 years of age in the Veterans Health Administration (VA) with CAD using national VA data. We included Veterans with at least 1 primary care visit in the prior 2 years. We used text processing to identify mentions of cannabis use (e.g., marijuana, cannabis) in the free text of the medical record and preliminarily categorized patients as potential users and non-users. We then randomly selected patients from each group and performed in-depth telephone health interviews to ascertain cannabis use (e.g., frequency, route), and other important health behaviors and measures, including tobacco and alcohol use, physical activity, depression, and post-traumatic stress disorder. We collected baseline information on blood pressure and comorbid conditions from national VA data. Associations of current cannabis use (past 30 days) with receipt of appropriate medications (i.e., statins, antiplatelets, and beta blockers) were evaluated with multivariable logistic regression. Using linear regression, we also examined associations of current marijuana use with systolic blood pressure and body mass index (BMI). Results: We assembled 792 current cannabis users and 2098 current non-users with CAD. At baseline, the cohort’s mean age was 66 years; 98% were male, 75% white and 18% black. Smoking was the predominant form of cannabis use (90%). The cannabis users had higher use of tobacco cigarettes (42% vs 25%), heavy drinking (31% vs 18%) and other drug use (2.8% vs 1.3%) than non-users (p<0.001). In contrast, cannabis users had lower prevalence of diabetes (36% vs 49%) and hyperlipidemia (76% vs 81%) than non-users (p<0.001). After adjusting for baseline sociodemographic, tobacco, alcohol, drug use, and mental health factors, cannabis use was associated with lower odds of receiving statins (OR 0.74, 95% CI 0.62 to 0.89), antiplatelets (OR 0.68, 95% CI 0.56 to 0.83) and beta blockers (OR 0.71, 95% CI 0.59 to 0.85). Current cannabis use was also associated with higher systolic blood pressure (2 mmHg, 95% CI (0.67, 3.465)) and lower BMI (-1.3 kg/m 2 , 95%CI (-1.87, -0.88)) after adjusting for baseline factors. Conclusions: Cannabis use is associated with lower receipt of guideline-recommended cardiovascular medications among Veterans with CAD. Cannabis use is also associated with higher systolic blood pressure, but lower BMI. Future analyses of this prospective cohort will determine whether cannabis use has independent associations with cardiovascular events.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».