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Enregistrement W3017242031 · doi:10.1096/fasebj.2020.34.s1.08998

The Effect of Habitual Cannabis Smoking on Arterial Stiffness and Vascular Endothelial Function: A Preliminary Analysis

2020· article· en· W3017242031 sur OpenAlexaffabout
Christian P. Cheung, Philip J. Millar, Jamie F. Burr

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArterial stiffnessMedicinePulse wave velocityBrachial arteryCannabisEffects of cannabisReactive hyperemiaCardiologyBlood pressureForearmInternal medicineVasodilationSurgeryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cannabis ranks globally as the most commonly used recreational drug, and both recreational and medicinal use have recently been legalized in numerous states and countries. The most common means by which cannabis is consumed recreationally is via smoking. Despite its prominent global use, a thorough understanding of the chronic cardiovascular effects of habitual consumption via smoking is lacking. Previous investigations have identified an association between cannabis use and accelerated vascular aging, and rodent models demonstrate impairments in vascular endothelial function following exposure to second‐hand cannabis smoke. Given these findings, it is likely that habitual cannabis smoking by humans results in central artery stiffening and/or decrements in vascular endothelial function; outcomes which are established risk factors for cardiovascular disease. The present work compared the carotid‐femoral pulse wave velocity (cfPWV) and brachial artery reactive hyperemia flow‐mediated dilation (FMD) of habitual cannabis users (CU) and age/anthropometrically matched non‐users (NU). CU were defined by cannabis use a minimum of once per week for ≥3yr. cfPWV was measured using arterial pulse wave tonometry. The FMD protocol included a 1‐minute baseline period, a 5‐minute occlusion of the forearm, and a 3‐minute reperfusion period. FMD is reported as peak change in vessel diameter. CU (n=10, 7M, 3F) and NU (n=10, 6M, 4F) did not differ in age (CU: 21.7±0.4, NU: 21.5±1; p=0.9) nor BMI (CU: 24.2±0.6kg/m 2 , NU: 23.4±0.4kg/m 2 , p=0.6). Systolic blood pressure (CU: 111.8±6.8mmHg, NU: 113.3±2.5mmHg, p=0.7), diastolic blood pressure (CU: 68.3±1.4mmHg, NU: 70.3±2.4mmHg, p=0.5), and supine resting heart rate (CU: 65.6±1.8bpm, NU: 66.0±2.8bpm; p=0.9) were similar between groups. Peak FMD (CU: 5.9±0.9%, NU: 6.8±1.1%; p=0.6) was also similar between groups, as was 60 second shear rate area‐under‐curve (CU: 4547±510, NU:4450±572; p=0.9). Peak change in blood velocity (CU: 38.1±3.6cm/s, NU: 36.7±2.0cm/s; p=0.7) and peak change in blood flow (CU: 307±51mL/min, NU: 253±33mL/min; p=0.4) during the FMD test were similar between groups, indicating no differences in microvascular dilatory capacity. cfPWV was higher in CU than in NU (CU: 6.0±0.2m/s, NU: 5.4±0.2m/s; p=0.05). Although no differences in vascular endothelial function were observed in this analysis, an increased sample size will be necessary to confirm these findings. The present data does indicate that habitual cannabis smoking may be associated with increased arterial stiffness. Support or Funding Information This work was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada under Grant 03974.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
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