Recent cannabis use and myocardial infarction in young adults: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cannabis use is increasing among young adults, but its effects on cardiovascular health are poorly understood. We aimed to assess the association between recent cannabis use and history of myocardial infarction (MI) in young adults (aged 18–44 yr). Methods: We performed a cross-sectional study using pooled data from the 2017 and 2018 cohorts of the American Behavioral Risk Factor Surveillance System survey of US adults. We analyzed the association between any recent cannabis use and history of MI using a weighted logistic regression model that adjusted for demographic factors, socioeconomic factors, health-related behaviours, concomitant substance use and other comorbidities. We also assessed this association after stratifying by frequency of use and by primary method of consumption. Results: Among 33 173 young adults (18.5 million weighted), 4610 respondents (3.2 million weighted) reported recent cannabis use (17.5%, 95% confidence interval [CI] 16.8%–18.2%). A history of MI was more frequent among recent cannabis users (n = 61 of 4610, 1.3%) relative to nonusers (n = 240 of 28 563 [0.8%], adjusted odds ratio [OR] 2.07, 95% CI 1.12–3.82). A history of MI was associated with cannabis use of more than 4 times per month (adjusted OR 2.31, 95% CI 1.18–4.50), and with smoking as a primary method of consumption (adjusted OR 2.01, 95% CI 1.02–3.98). Interpretation: Our study provides evidence supporting an association between recent cannabis use and history of MI in young adults. Increasing cannabis use in an at-risk population could have negative implications for cardiovascular health.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».