Lifetime cannabis exposure and small airway function in a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective The long-term effects of cannabis on small airway function remain unclear. We investigated associations between cannabis use and small airway function in a general population sample. Methods Cannabis use was ascertained at multiple ages from age 18 to 45 years and quantified as joint-years among 895 participants in the Dunedin Multidisciplinary Health and Development Study. Small airway function at ages 38 and 45 years was measured using impulse oscillometry (IOS) before and after inhalation of salbutamol. Analyses used multiple linear regression adjusting for tobacco use, body mass index and height. Longitudinal analyses of cannabis use between 38 and 45 years also adjusted for IOS at age 38 years. Results Associations between lifetime cannabis joint-years and IOS differed between men and women: in women, cannabis use was associated with pre-bronchodilator resistance at 5 Hz ( R 5 ) and 20 Hz ( R 20 ), reactance at 5 Hz, area of reactance and resonant frequency, and marginally associated with the difference between R 5 and R 20 . Cannabis use was only statistically significantly associated with pre-bronchodilator resonant frequency in men. Cannabis use between the ages of 38 and 45 years was associated with a similar pattern of changes in IOS measures. After salbutamol, cannabis use was only statistically significantly associated with R 5 and R 20 among women and none of the IOS measures among men. Conclusions Cannabis use is associated with small airway dysfunction at age 45 years, indicating an increase in peripheral airway resistance and reactance. These associations were greater and mostly only statistically significant among women. Associations were weaker and mostly nonsignificant after bronchodilator use, suggesting that cannabis-induced changes in small airways may be at least partially reversible.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».