Cannabis- and Substance-Related Epidemiological Patterns of Chromosomal Congenital Anomalies in Europe: Geospatiotemporal and Causal Inferential Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Laboratory data link cannabinoid exposure to chromosomal mis-segregation errors. Recent epidemiological reports confirm this link and raise concern that elevated chromosomal congenital anomaly rates (CCAR) may be occurring in Europe which is experiencing increased cannabis use, daily intensity of use and cannabinoid potency. Methods: CCAR data from Eurocat. Drug use data from the European Monitoring Centre for Drugs and Drug Addiction. Income from World Bank. Bivariate, multivariate, panel and geotemporospatial regressions analyzed. Inverse probability weighting of panel models and E-values used as major quantitative causal inferential methodologies. Results: In countries where daily cannabis use was rising the trend for CCA’s was upwards whereas in those where daily use was declining it was usually downwards (p = 0.0002). In inverse probability weighted panel models terms for cannabis metrics were significant for chromosomal disorders, trisomies 21 and 13 and Klinefelters syndrome from p < 2.2 × 10−16. In spatiotemporal models cannabis terms were positive and significant for chromosomal disorders, genetic disorders, trisomies 21, 18 and 13, Turners and Klinefelters syndromes from 4.28 × 10−6, 5.79 × 10−12, 1.26 × 10−11, 1.12 × 10−7, 7.52 × 10−9, 7.19 × 10−7 and 7.27 × 10−7. 83.7% of E-value estimates and 74.4% of minimum E-values (mEV) > 9 including four values each at infinity. Considering E-values: the sensitivity of the individual disorders was trisomy 13 > trisomy 21 > Klinefelters > chromosomal disorders > Turners > genetic syndromes > trisomy 18 with mEV’s 1.91 × 1025 to 59.31; and daily cannabis use was the most powerful covariate (median mEV = 1.91 × 1025). Conclusions: Data indicate that, consistent with reports from Hawaii, Canada, Colorado, Australia and USA, CCARs are causally and spatiotemporally related to metrics and intensity of cannabis exposure, directly impact 645 MB (21.5%) of the human genome and may implicate epigenomic-centrosomal mechanisms.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».