Cannabis use disorder and adverse cardiovascular outcomes: A population‐based retrospective cohort analysis of adults from Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To measure the association between cannabis use disorder (CUD) and adverse cardiovascular disease (CVD) outcomes. DESIGN AND SETTING: We conducted a matched, population-based retrospective cohort study involving five linked administrative health databases from Alberta, Canada. PARTICIPANTS: We identified participants with CUD diagnosis codes and matched them to participants without CUD codes by gender, year of birth and time of presentation to the health system. We included 29 764 pairs (n = 59 528 individuals in total). MEASUREMENTS: CVD events were defined by at least one incident diagnostic code within the study period (1 January 2012-31 December 2019). Covariates included comorbidity, socio-economic status, prescription medication use and health service use. Using mortality-censored Poisson regression models, we computed survival analyses for time to incident CVD stratified by CUD status. In addition, we calculated crude and stratified risk ratios (RRs) across various covariates using the Mantel-Haenszel technique. FINDINGS: The overall prevalence of documented CUD was 0.8%. Approximately 2.4% and 1.5% of participants in the CUD and unexposed groups experienced an incident adverse CVD event (RR = 1.57; 95% confidence interval = 1.40-1.77). CUD was significantly associated with reduced time to incident CVD event. Individuals who appeared to have greater RRs for incident CVD were those without mental health comorbidity, who had not used health-care services in the previous 6 months, who were not on prescription medications and who did not have comorbid conditions. CONCLUSIONS: Canadian adults with cannabis use disorder appear to have an approximately 60% higher risk of experiencing incident adverse cardiovascular disease events than those without cannabis use disorder.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».