Contemporary epidemiology of rising atrial septal defect trends across USA 1991–2016: a combined ecological geospatiotemporal and causal inferential study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cardiovascular anomalies are the largest group of congenital anomalies and the major cause of death in young children, with various data linking rising atrial septal defect incidence (ASDI) with prenatal cannabis exposure. Objectives / Hypotheses. Is cannabis associated with ASDI in USA? Is this relationship causal? Methods Geospatiotemporal cohort study, 1991–2016. Census populations of adults, babies, congenital anomalies, income and ethnicity. Drug exposure data on cigarettes, alcohol abuse, past month cannabis use, analgesia abuse and cocaine taken from National Survey of Drug Use and Health (78.9% response rate). Cannabinoid concentrations from Drug Enforcement Agency. Inverse probability weighted (ipw) regressions. Analysis conducted in R. Results ASDI rose nationally three-fold from 27.4 to 82.8 / 10,000 births 1991–2014 during a period when tobacco and alcohol abuse were falling but cannabis was rising. States including Nevada, Kentucky, Mississippi and Tennessee had steeply rising epidemics (Time: Status β-estimate = 10.72 (95%C.I. 8.39–13.05), P 1.5. Conclusions ASDI is associated with cannabis use, frequency, intensity and legalization in a spatiotemporally significant manner, robust to socioeconomicodemographic adjustment and fulfilled causal criteria, consistent with multiple biological mechanisms and similar reports from Hawaii, Colorado, Canada and Australia. Not only are these results of concern in themselves, but they further imply that our list of the congenital teratology of cannabis is as yet incomplete, and highlight in particular cardiovascular toxicology of prenatal cannabinoid and drug exposure.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».