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Enregistrement W3094596854 · doi:10.14309/01.ajg.0000706640.15538.ba

S1148 Effect of Cannabis Use on Progression of Non-Alcoholic Fatty Liver Disease in Obese Patients: A Propensity-Matched Retrospective Cohort Study

2020· article· en· W3094596854 sur OpenAlexaff
Ikechukwu Achebe, Chimezie Mbachi, Yuchen Wang, Ezekiel Chukwujindu, Isaac Paintsil, Bashar M. Attar

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFatty liverSteatohepatitisInternal medicineHepatocellular carcinomaCannabisGastroenterologyCirrhosisLiver diseaseAlcoholic liver diseaseDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) describes a condition of pathologic fat accumulation in hepatocytes when a secondary cause cannot be identified (e.g. excessive alcohol use). The spectrum of disease seen in NAFLD includes Non-Alcoholic Fatty Liver (NAFL), and the more pathologic variant, Non-Alcoholic Steatohepatitis (NASH). While NAFL is more common, the hepatocellular injury and inflammation that occurs in NASH contributes significantly to the increased risk of liver failure, cirrhosis, and hepatocellular carcinoma in NAFLD patients. Anti-inflammatory effects of cannabis are well described in experimental literature. Tetrahydrocannabinol (THC) specifically, has been shown to have anti-inflammatory and hepatoprotective activity in myofibroblast and stellate cells. How the hepatoprotective properties of cannabis affect disease manifestation and incidence of NAFLD is the subject of this investigation. The aim of this study is to determine how cannabis use affects the prevalence and progression of NAFLD in obese human subjects. METHODS: We studied the 2016 Healthcare Cost and Utilization Project’s (HCUP) National Inpatient Sample (NIS) discharge records, and gathered data on patients who were obese and at least 18 years of age (N = 879952). The main study outcome was prevalence of the four presentations of NAFLD: Steatosis, Steatohepatitis, Cirrhosis and Hepatocellular Carcinoma. We then compared the prevalence of disease stage between cannabis and non-cannabis users. Lastly, we further matched the non-cannabis group with demographic factors and other patient related confounders. All analysis was done using STATA 14 software. RESULTS: A total of 879,952 obese patients were admitted within the study period. Cannabis users 14,236 (1.6%) had less steatohepatitis (0.4% vs 0.7%, P < 0.001) and cirrhosis (1.1% vs 1.5%, P < 0.001) than non-users. After propensity matched analysis, cannabis use remained significantly associated with less steatohepatitis (0.4% vs 0.5%, P = 0.035). Post-match, there was no statistically significant difference in the prevalence of NAFL, cirrhosis and hepatocellular carcinoma. CONCLUSION: Results from this study suggest that cannabis use is associated with reduced prevalence and progression of steatohepatitis in obese patients. These findings could possibly be explained by the anti-inflammatory and hepatoprotective effect of cannabis on hepatocytes through the endocannabinoid system. Additional studies are needed to further explore this relationship.Table 1a.: Descriptive Statistics of Obese Population: Cannabis and Non-Cannabis Users and Propensity Score MatchTable 1b.: Outcome Statistics of Obese Population: Cannabis and Non-Cannabis Users and Propensity Score Match

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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