Prevalence, Perceptions, and Patterns of Cannabis Use Among Cardiac Inpatients at a Tertiary-Care Hospital: A Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cannabis use may adversely affect cardiovascular health. Patterns of use by cardiac patients are unknown. We evaluated the prevalence, perceptions, and patterns of cannabis use among cardiac inpatients. Methods: A consecutive cross-section of cardiac inpatients, hospitalized between November 2019 and May 2020, were surveyed in-person or via telephone. Descriptive statistics and logistic regression were used to examine the characteristics of cannabis use. Results: The prevalence of past-12-month cannabis use was 13.8% (95% confidence interval [CI]: 11.8%-16.0%). Characteristics independently associated with cannabis use were as follows: age < 64 years (< 44 years, odds ratio [OR] = 3.96 [95% CI: 1.65-9.53]; age 45-64 years, OR = 2.72 [95% CI: 1.65-4.47]); tobacco use in the previous 6 months (OR = 1.91 [95% CI: 1.18-3.07]); having a cannabis smoker in one's primary social group (OR = 4.17 [95% CI: 2.73-6.38]); and a history of a mental health diagnosis (OR = 1.82 [95% CI: 1.19-2.79]). Among those using cannabis, 70.5% reported smoking or vaping it; 47.2% reported daily use. Most did not know the tetrahydrocannabinol (THC; 71.6%) or cannabidiol (CBD; 83.3%) content of their cannabis, or the dose of cannabis in their edibles (66.7%). As defined by Canada's Lower Risk Cannabis Use Guidelines, 96.7% of cannabis users reported ≥ 1 higher-risk use behaviour (mean = 2.3, standard deviation = 1.2). Over 60% of patients expressed no intention to quit or reduce cannabis use in the next 6 months. Conclusions: Cannabis use appears prevalent among cardiac patients. Most users demonstrated higher-risk use behaviours and low intentions to quit. Further work is needed to understand the impacts of cannabis use on the cardiovascular system and to develop guidelines and educational tools relating to lower-risk use, for cardiac patients and providers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».