Marijuana Smoking Does Not Accelerate Progression of Liver Disease in HIV–Hepatitis C Coinfection: A Longitudinal Cohort Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background. Marijuana smoking is common and believed to relieve many symptoms, but daily use has been as-sociated with liver fibrosis in cross-sectional studies. We aimed to estimate the effect of marijuana smoking on liver disease progression in a Canadian prospective multicenter cohort of human immunodeficiency virus/hepatitis C virus (HIV/HCV) coinfected persons. Methods. Data were analyzed for 690 HCV polymerase chain reaction positive (PCR-positive) individuals without significant fibrosis or end-stage liver disease (ESLD) at baseline. Time-updated Cox Proportional Hazards models were used to assess the association between the average number of joints smoked/week and progression to significant liver fibrosis (APRI ≥ 1.5), cirrhosis (APRI ≥ 2) or ESLD. Results. At baseline, 53 % had smoked marijuana in the past 6 months, consuming a median of 7 joints/week (IQR, 1–21); 40 % smoked daily. There was no evidence that marijuana smoking accelerates progression to signifi-cant liver fibrosis (APRI ≥ 1.5) or cirrhosis (APRI ≥ 2; hazard ratio [HR]: 1.02 [0.93–1.12] and 0.99 [0.88–1.12], re-spectively). Each 10 additional joints/week smoked slightly increased the risk of progression to a clinical diagnosis of cirrhosis and ESLD combined (HR, 1.13 [1.01–1.28]). However, when exposure was lagged to 6–12 months before the diagnosis, marijuana was no longer associated with clinical disease progression (HR, 1.10 [0.95–1.26]). Conclusions. In this prospective analysis we found no evidence for an association between marijuana smoking
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».