The longitudinal relationship between cannabis use and hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The relationship between cannabis use and hypertension is not clear based on prior epidemiological studies. Thus, we examined this relationship over a 3‐year follow‐up period using a large population‐based sample from the USA. Methods Self‐reported longitudinal data were obtained from the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions Wave 1 (2001/2002) and Wave 2 (2004/2005). The sample was restricted to participants who did not report hypertension at baseline ( n = 26 844; 51% 40 years and older, 51% female, 71% white). χ 2 ‐tests were used to examine the distributions of confounders stratified by the incidence of hypertension. Thereafter, multiple logistic regression analyses were conducted to quantify the relationships between lifetime cannabis use, 12‐month cannabis use and 12‐month cannabis use frequency and incidence of hypertension while adjusting for confounders. Results Cannabis use was associated with a decreased incidence of hypertension in the unadjusted analyses. However, the relationships were confounded by age. After adjustment for all confounders, neither lifetime cannabis use (odds ratio, 95% confidence interval 0.89, 0.77 to 1.02), 12‐month cannabis use (0.78, 0.56 to 1.09) nor 12‐month cannabis use frequency [at least monthly use (0.85, 0.57 to 1.28) and less than monthly use (0.67, 0.40 to 1.11)] were associated above chance with the incidence of hypertension. Discussion and Conclusions Lifetime cannabis use, 12‐month cannabis use and 12‐month cannabis use frequency were not associated with the incidence of hypertension.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».