Socioeconomic, Ethnocultural, Substance- and Cannabinoid-Related Epidemiology of Down Syndrome USA 1986–2016: Combined Geotemporospatial and Causal Inference Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Down syndrome (DS) is the commonest of the congenital genetic defects whose incidence has been rising in recent years for unknown reasons. This study aims to assess the impact of substance and cannabinoid use on the DS Rate (DSR) and assess their possible causal involvement. Methods: An observational population-based epidemiological study 1986–2016 was performed utilizing geotemporospatial and causal inferential analysis. Participants included all patients diagnosed with DS and reported to state based registries with data obtained from National Birth Defects Prevention Network of Centers for Disease Control. Drug exposure data was from the National Survey of Drug Use and Health (NSDUH) a nationally representative sample interviewing 67,000 participants annually. Drug exposures assessed were: cigarette consumption, alcohol abuse, analgesic/opioid abuse, cocaine use and last month cannabis use. Covariates included ethnicity and median household income from US Census Bureau; maternal age of childbearing from CDC births registries; and cannabinoid concentrations from Drug Enforcement Agency. Results: NSDUH reports 74.1% response rate. Other data was population-wide. DSR was noted to rise over time and with cannabis use and cannabis-use quintile. In the optimal geospatial model lagged to four years terms including Δ9-tetrahydrocannabinol and cannabigerol were significant (from β-est. = 4189.96 (95%C.I. 1924.74, 6455.17), p = 2.9 × 10−4). Ethnicity, income, and maternal age covariates were not significant. DSR in states where cannabis was not illegal was higher than elsewhere (β-est. = 2.160 (1.5, 2.82), R.R. = 1.81 (1.51, 2.16), p = 4.7 × 10−10). In inverse probability-weighted mixed models terms including cannabinoids were significant (from β-estimate = 18.82 (16.82, 20.82), p < 0.0001). 62 E-value estimates ranged to infinity with median values of 303.98 (IQR 2.50, 2.75 × 107) and 95% lower bounds ranged to 1.1 × 1071 with median values of 10.92 (IQR 1.82, 7990). Conclusions. Data show that the association between DSR and substance- and cannabinoid- exposure is robust to multivariable geotemporospatial adjustment, implicate particularly cannabigerol and Δ9-tetrahydrocannabinol, and fulfil quantitative epidemiological criteria for causality. Nevertheless, detailed experimental studies would be required to formally demonstrate causality. Cannabis legalization was associated with elevated DSR’s at both bivariate and multivariable analysis. Findings are consistent with those from Hawaii, Colorado, Canada, Australia and Europe and concordant with several cellular mechanisms. Given that the cannabis industry is presently in a rapid growth-commercialization phase the present findings linking cannabis use with megabase scale genotoxicity suggest unrecognized DS risk factors, are of public health importance and suggest that re-focussing the cannabis debate on multigenerational health concerns is prudent.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».