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Enregistrement W4392056215 · doi:10.1017/cjn.2024.25

Cannabinoid Use and Obstructive Sleep Apnea: A Retrospective Cohort Study

2024· article· en· W4392056215 sur OpenAlexaffvenue
Matthew Veitch, Sean Jairam, Patrick Gurges, Elliott Cohen, Tetyana Kendzerska, Brian J. Murray, Mark I. Boulos

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensUniversity of OttawaHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObstructive sleep apneaPolysomnographyRetrospective cohort studyMedicineCohortSleep apneaCohort studyInternal medicineApneaPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Background: Obstructive sleep apnea (OSA) is a sleep disorder with no widely accepted pharmacological therapy. Cannabinoids have been suggested to reduce OSA severity in small human studies. The purpose of this retrospective cohort study was to explore the association of self-reported cannabis use on OSA severity and sleep parameters in a large cohort of adults undergoing in-laboratory polysomnography. Methods: Sleep and medication data were collected for all consecutive adults who completed diagnostic polysomnography at Sunnybrook Health Sciences Centre from 2010 to 2022. Multivariable linear regression models were employed that adjusted for age, sex, and BMI (minimally adjusted model), as well as medication and comorbidity data (maximally adjusted model). An exploratory subgroup analysis was additionally run in patients with moderate to severe OSA. Results: Of 6,958 individuals (mean age 54.7 ± 16.3, BMI 29.1 ± 6.8, 51.0% female), 71 reported cannabis use. In our minimally adjusted models, cannabis use predicted a reduced respiratory disturbance index (RDI) (β: −4.8 [95% CI: −9.4, −0.2]; p = 0.042); this association became nonsignificant in the fully adjusted models. In an exploratory analysis of patients with moderate to severe OSA (n = 613), cannabis use (n = 7) predicted increased stage N3 sleep (β: 33.5 [95% CI: 15.6, 51.4]; p < 0.001) and decreased REM sleep (β: 16.0 [95% CI: 0.3, 31.7]; p = 0.046). Conclusion: Self-reported cannabis use was not associated with OSA severity after adjusting for confounders. In an exploratory subgroup analysis of patients with moderate to severe OSA, cannabis use impacted sleep architecture. Future studies should further explore these findings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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