The relationship between cannabis use and IVF outcome—a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effects of cannabis use on male and female reproduction have been the focus of scientific research for decades. Although initial studies raised concerns, more recent studies were reassuring. Considering the recent legalization of recreational use of cannabis in Canada, we sought to analyze IVF outcomes among users and non-users in a single IVF center. METHODS: This is a retrospective cohort study from a single IVF center assessing IVF outcomes among male-female, non-donor IVF patients that are either cannabis users or non-users. We analyzed the ongoing pregnancy rate as well as oocyte yield, fertilization rate, peak serum estradiol, sperm, and embryo quality. We used the Mann-Whitney test, chi-square test, and Kruskal-Wallis tests where appropriate. RESULTS: Overall, the study included 722 patients of which 68 (9.4%) were cannabis users, most defined as light users. The results of the study show similar implantation rate (40.74% vs. 41.13%) and ongoing pregnancy rate (35.2% vs. 29.1%) between the users and non-users, respectively. No significant difference between users and non-users in any of the other analyzed outcomes could be detected. CONCLUSIONS: The results may provide some reassurance for the lack of any demonstrable detrimental effects of cannabis consumption on IVF outcomes. This study was limited by its retrospective nature, self-reporting of cannabis use, and a small user sample size. A larger prospective study is needed to validate its findings.
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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 | 0,011 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».