Relative Risk of All‐Cause Mortality Associated With Cannabis Use: A Systematic Review and Meta‐Analysis of Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Cannabis use has high prevalence and health burden. Although the effects of cannabis use have been studied in the literature, no systematic review and meta-analysis has measured its association with all-cause mortality. The aim of this systematic review and meta-analysis was to systematically synthesize the evidence on association between cannabis use and all-cause mortality. Methods: Following the preregistered protocol (PROSPERO: CRD42023396915), we searched in Scopus, PubMed, Web of Science and ProQuest databases until end of October 2023. We included cohort studies comparing individuals using versus not using cannabis and measuring the association with all-cause mortality. A random-effect meta-analysis was conducted calculating the risk ratio (RR) and 95% confidence interval (CI). Heterogeneity and publication bias were measured. Sensitivity and meta-regression analyses were conducted. The Newcastle Ottawa Scale (NOS) was used to assess study quality. Results: : 0.38). Significantly different RR was observed in prospective versus retrospective designs (2.07 vs. 1.11); cohorts of the general population versus patients (2.53 vs. 1.03). Study sample size was a significant moderator of the association between cannabis use and all-cause mortality, with larger sample size being associated with smaller effect size and less heterogeneity. Based on GRADE assessment, observational evidence, with unadjusted estimates, high heterogeneity with inconsistent results, the overall certainty of evidence seems to be low. Conclusion: Cannabis use was associated with an increased risk of all-cause mortality in the general population but not in patients with severe underlying medical co-morbidities. It should be noted that the evidence may currently be biased and new methodologically strong studies need to be conducted.
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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 | 0,016 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».