Cannabis Use and Stroke: Does a Risk Exist?
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Cannabis use has been reported as a risk factor for stroke. We systematically review the prevalence and outcomes of stroke in people with cannabis use. METHODS: We searched MEDLINE and 6 other databases from inception to January 2020 for studies on the relationship between cannabis use and stroke. We followed the preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses (PRISMA) recommendations. Two independent reviewers extracted the data. Study quality was assessed by the Newcastle-Ottawa Scale for cohort and case-control studies. RESULTS: Seventeen studies involving 3,185,560 people with cannabis use were included. Descriptive statistics demonstrated 18,676 (median 1.1%, interquartile range [IQR] 0.3%-1.3%) experienced stroke compared with 0.8% of those without use (Odds Ratio 1.17, 95% CI 1.10-1.25). Among people with cannabis use, median age was 26.2 years (IQR 25.2-34.3 years) and mostly male (median 57.8%). Of stroke subtypes, ischemic stroke was most prevalent (median 1.2%, IQR 0.4%-1.9%), followed by undefined stroke subtype (median 1.2%, IQR 1.1%-1.2%) and hemorrhagic stroke (median 0.3%, IQR 0.1%-0.6%). The majority of people with cannabis use who experienced stroke survived (median: 85.1%, IQR 83%-87.5%) and 64.0% of people experienced a good neurologic outcome, defined as modified Rankin Scale of 0 to 3. Few studies included outcomes of vasospasm or seizure. CONCLUSIONS: In people with cannabis use, the prevalence of ischemic stroke and hemorrhagic stroke was 1.2% and 0.3%, respectively, higher than the prevalence of people without use (0.8% and 0.2%). There is insufficient information on timing, exposure, duration, and dose-responsive relationship.
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 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 | 0,022 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».