Cannabis Use: A New Risk Behaviour Among Adults With Congenital Heart Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background Cannabis use has increased in Canada and can be associated with adverse cardiovascular events. Given increased use and accessibility to cannabis, there is a need among clinicians to better understand cannabis use in adults with congenital heart disease. Methods A cross-sectional survey (May to September 2018) was used to investigate cannabis use among 252 patients with adult congenital heart disease in a quaternary care centre. Results Of the 252 patients, 53 (21%) reported using cannabis. The majority of cannabis users were men (62%), between the ages of 25 and 39 years (mean age = 32 ± 16 years), and more likely to use tobacco (n = 9, 17%; P = 0.001) and alcohol (n = 37, 60%; P = 0.001). Significant differences ( P = 0.011) were found between the age of onset for tobacco use among cannabis users (mean age: 16 ± 8 years) and non-cannabis users (mean age: 20 ± 3 years). Users reported consuming cannabis for recreational purposes (n = 29, 55%), anxiety (n = 22, 42%), depression (n = 15, 28%), and pain management (n = 4, 8%). Conclusions This study supports our clinical experience that a high proportion of patients with adult congenital heart disease use cannabis. Cannabis users represent a patient population who may demonstrate less optimal health behaviours, including tobacco and alcohol use. Assessment of cannabis use should be an integral part of risk behaviour and cardiovascular risk profile at each clinic visit. Given the current legalization of cannabis in Canada and the growing increase of cannabis use, educational support should be provided to patients and caregivers.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».