Drugs of Misuse: Focus on Vascular Dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Common drugs of misuse, including cannabis, opioids, stimulants, alcohol, and anabolic steroids, have strikingly disparate acute and chronic vascular effects, leading to a wide range of clinical cardiovascular presentations. Acute cannabis smoking has been associated with increased risk for myocardial infarction and ischemic stroke in otherwise healthy young people. However, it remains uncertain if people who exclusively smoke cannabis have increased risk for accelerated atherosclerosis similar to that found in people who exclusively smoke tobacco cigarettes. Cocaine and methamphetamines, both stimulants, increase risk for stroke, myocardial infarction, aortic dissection, and accelerated atherosclerosis, but only methamphetamine use is strongly linked to pulmonary hypertension. Chronic alcohol use is strongly associated with chronic hypertension and hemorrhagic stroke, but perhaps confers a lower risk for myocardial infarction. Finally, anabolic steroid use, presumably through adverse effects on circulating lipids and the hematopoietic system, is associated with increased risk for accelerated atherosclerosis and myocardial infarction. Physicians, especially cardiologists, emergency medicine, and internal medicine physicians, should be familiar with the short- and long-term vascular consequences of use of these substances, thereby ensuring appropriate, specific, and informed counselling and treatment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».