Cannabis use and risks of respiratory and all-cause morbidity and mortality: a population-based, data-linkage, cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although cannabis is frequently used worldwide, its impact on respiratory health is characterised by controversy. OBJECTIVE: To evaluate the association between cannabis use and respiratory-related emergency room (ER) visits and hospitalisations. METHODS: A retrospective, population-based, cohort study was carried out, linking health survey and health administrative data for residents of Ontario, Canada, aged 12-65 years, between January 2009 and December 2015. Individuals self-reporting cannabis use within the past year were matched to control individuals (people who reported never using cannabis, or used cannabis only once, and more than 12 months ago) in upwards of a 1:3 ratio on 31 different variables, using propensity score matching methods. Respiratory-related and all-cause ER visits or hospitalisations, and all-cause mortality, were evaluated up to 12 months following the index date. RESULTS: We identified 35 114 individuals who had either used cannabis in the past year or were controls, of whom 6425 (18.3%) used cannabis in the past year. From this group, 4807 (74.8%) were propensity-score matched to 10 395 control individuals. In the propensity score matched cohort, there was no significant difference in odds of respiratory-related ER visit or hospitalisation between cannabis users and the control group (OR 0.91, 95% CI 0.77 to 1.09). Compared with control individuals, cannabis users had significantly increased odds of all-cause ER visit or hospitalisation (OR 1.22, 95% CI 1.13 to 1.31) and there was no significant difference with respect to all-cause mortality (OR 0.99, 95% CI 0.49 to 2.02). CONCLUSIONS: Although no significant association was observed between cannabis use and respiratory-related ER visits or hospitalisations, the risk of an equally important morbidity outcome, all-cause ER visit or hospitalisation, was significantly greater among cannabis users than among control individuals. Therefore, cannabis use is associated with increased risk for serious adverse health events and its recreational consumption is not benign.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».