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Enregistrement W3103642155 · doi:10.1186/s40360-020-00450-1

Broad Spectrum epidemiological contribution of cannabis and other substances to the teratological profile of northern New South Wales: geospatial and causal inference analysis

2020· article· en· W3103642155 sur OpenAlexaboutno aff
Albert Stuart Reece, Gary Kenneth Hulse

Notice bibliographique

RevueBMC Pharmacology and Toxicology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisMedicineDemographyEpidemiologyPublic healthEnvironmental healthInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Whilst cannabis commercialization is occurring rapidly guided by highly individualistic public narratives, evidence that all congenital anomalies (CA) increase alongside cannabis use in Canada, a link with 21 CA’s in Hawaii, and rising CA’s in Colorado indicate that transgenerational effects can be significant and impact public health. It was therefore important to study Northern New South Wales (NNSW) where cannabis use is high. Methods Design: Cohort. 2008–2015. Setting: NNSW and Queensland (QLD), Australia. Participants. Whole populations. Exposures. Tobacco, alcohol, cannabis. Source: National Drug Strategy Household Surveys 2010, 2013. Main Outcomes. CA Rates. NNSW-QLD comparisons. Geospatial and causal regression. Results Cardiovascular, respiratory and gastrointestinal anomalies rose with falling tobacco and alcohol but rising cannabis use rates across Queensland. Maternal age NNSW-QLD was not different (2008–2015: 4265/22084 v. 96,473/490514 > 35 years/total, Chi.Sq. = 1.687, P = 0.194). A higher rate of NNSW cannabis-related than cannabis-unrelated defects occurred (prevalence ratio (PR) = 2.13, 95%C.I. 1.80–2.52, P = 3.24 × 10 − 19 ). CA’s rose more potently with rising cannabis than with rising tobacco or alcohol use. Exomphalos and gastroschisis had the highest NNSW:QLD PR (6.29(2.94–13.48) and 5.85(3.54–9.67)) and attributable fraction in the exposed (84.11%(65.95–92.58%) and 82.91%(71.75–89.66%), P = 2.83 × 10 − 8 and P = 5.62 × 10 − 15 ). In multivariable geospatial models cannabis was significantly linked with cardiovascular (atrial septal defect, ventricular septal defect, tetralogy of Fallot, patent ductus arteriosus), genetic (chromosomal defects, Downs syndrome), gastrointestinal (small intestinal atresia), body wall (gastroschisis, diaphragmatic hernia) and other (hypospadias) (AVTPCDSGDH) CA’s. In linear modelling cannabis use was significantly linked with anal stenosis, congenital hydrocephalus and Turner syndrome (ACT) and was significantly linked in borderline significant models (model P < 0.1) with microtia, microphthalmia, and transposition of the great vessels. At robust and mixed effects inverse probability weighted multivariable regression cannabis was related to 18 defects. 16/17 E-Values in spatial models were > 1.25 ranging up to 5.2 × 10 13 making uncontrolled confounding unlikely. Conclusions These results suggest that population level CA’s react more strongly to small rises in cannabis use than tobacco or alcohol; cardiovascular, chromosomal, body wall and gastrointestinal CA’s rise significantly with small increases in cannabis use; that cannabis is a bivariate correlate of AVTPCDSGDH and ACT anomalies, is robust to adjustment for other substances; and is causal.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, 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

Citations38
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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