Cannabis use in youth is associated with chronic inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Markers of inflammation and cannabis exposure are associated with an increased risk of mental disorders. In the current study, we investigated associations between cannabis use and biomarkers of inflammation. Methods Utilizing a sample of 914 participants from the Avon Longitudinal Study of Parents and Children, we investigated whether interleukin-6 (IL-6), tumor necrosis factor α (TNFα), C-reactive protein (CRP), and soluble urokinase plasminogen activator receptor (suPAR) measured at age 24 were associated with past year daily cannabis use, less frequent cannabis use, and no past year cannabis use. We adjusted for a number of covariates including sociodemographic measures, body mass index, childhood trauma, and tobacco smoking. We found evidence of a strong association between daily or near daily cannabis use and suPAR. Results We did not find any associations between less frequent cannabis use and suPAR. We did not find evidence of an association between IL-6, TNFα or CRP, and cannabis use. Conclusions Our finding that frequent cannabis use is strongly associated with suPAR, a biomarker of systemic chronic inflammation implicated in neurodevelopmental and neurodegenerative processes is novel. These findings may provide valuable insights into biological mechanisms by which cannabis affects the brain and impacts the risk of serious mental disorders.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».