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Enregistrement W4324140189 · doi:10.1161/circ.147.suppl_1.p580

Abstract P580: Cannabis Use Among Young Females of Ages 15 to 35 Admitted for Heart Failure in the United States

2023· article· en· W4324140189 sur OpenAlexaff
Balkiranjit Kaur Dhillon, Shaheen Sombans, Kamleshun Ramphul, Renuka Verma, Osama Abdur Rehman, Stephanie G Mejias, Yogeshwaree Ramphul, Sailaja Sanikommu, Fnu Arti, Petras Lohana, Nomesh Kumar

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensBrampton Civic Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCannabisHeart failurePopulationYoung adultMedicaidHeart diseaseObesityLogistic regressionDiabetes mellitusDemographyInternal medicinePsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Cannabis legalization in many states has led to an increase in the substance’s usage among the younger population, prompting patients, physicians, and policy-makers to seek more information. This study uses the 2019 National Inpatient Sample (NIS) to compare patient characteristics, comorbidities, and the presence of certain cardiac arrhythmias among young females admitted with heart failure and using cannabis compared to those not using cannabis. Hypothesis: We assessed the hypothesis that cannabis use among young females aged 15-35 with heart failure is linked to an increased baseline cardiovascular risk and a higher chance of cardiac events during hospitalization for heart failure. Method: Females of ages 15 to 35 with a principal diagnosis of heart failure were pooled from the 2019 NIS. The usage of cannabis was also identified using recommendations from past studies. Different patient characteristics were compared via Chi-Square tests, and the presence and risk of cardiac arrhythmias were also studied via logistic models. Results: Among 7780 cases of heart failure identified in women between the ages of 15 to 35, 425 (5.5%) were cannabis users. The study showed that a larger proportion of cannabis users were racially classified as Blacks (67.5%) and Medicaid was the predominant insurer (57.6%). They also had a higher prevalence of smoking (74.1% vs. 35.2%, p<0.01), hypertension (27.1% vs. 22.0%, p=0.014), and peripheral vascular disease (4.7% vs 2.0%, p<0.01). However, non-users had a higher prevalence of obesity (29.4% vs. 40.9%, p<0.01), diabetes mellitus (21.2% vs. 31.7%, p<0.01), hyperlipidemia (11.8% vs. 16.2%, p=0.016), chronic pulmonary disease (16.5% vs. 23.8%, p<0.01), arthropathies (4.7% vs. 11.5%, p<0.01), and hypothyroidism (5.9% vs. 10.4%, p<0.01). More cannabis users reported ventricular tachycardia (9.4% vs 5.5%, aOR 1.887, 95% confidence interval 1.272-2.798, p=0.002)) and paroxysmal atrial fibrillation (4.7% vs. 2.1%, aOR 1.926, 95% confidence interval 1.089-3.438, p=0.027) during their hospitalization. On the contrary, the length of stay (LOS) in the hospital was shorter for cannabis users compared to non-users (mean stay of 5.07 days vs. 5.86 days). Conclusion: While young female cannabis users with heart failure had a shorter hospitalization, they were more prone to report arrhythmic events such as ventricular tachycardia and paroxysmal atrial tachycardia. Although differences in baseline cardiovascular risk associations were noted among this population, further clinical and laboratory studies are encouraged to help understand the pathophysiologic mechanisms behind such differences.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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