Usage récent de cannabis et infarctus du myocarde chez de jeunes adultes: étude transversale
Bibliographic record
Abstract
Contexte: L’utilisation du cannabis est en hausse chez les jeunes adultes, alors que ses effets sur la santé cardiovasculaire sont peu compris. Nous avons voulu évaluer le lien entre la consommation récente de cannabis et l’infarctus du myocarde (IM) chez les jeunes adultes (18–44 ans). Méthodes: Nous avons procédé à une étude transversale en utilisant les données regroupées des cohortes 2017 et 2018 de l’enquête américaine BRFSS (Behavioral Risk Factor Surveillance System) menée auprès des adultes américains. Nous avons analysé le lien entre la consommation récente de cannabis et l’IM à l’aide d’un modèle de régression logistique pondéré qui tenait compte de facteurs démographiques et socioéconomiques, de l’hygiène de vie, de l’utilisation concomitante de substances psychoactives, et d’autres comorbidités. Nous avons aussi évalué ce lien après stratification en fonction de la fréquence et du principal mode de consommation du cannabis. Résultats: Parmi 33 173 jeunes adultes (18,5 millions pondérés), 4610 répondants (3,2 millions pondérés) ont déclaré avoir récemment consommé du cannabis (17,5 %, intervalle de confiance [IC] à 95 %, 16,8 %–18,2 %). L’IM a été plus fréquent chez les récents utilisateurs de cannabis (n = 61 sur 4610, 1,3 %) que chez les non-utilisateurs (n = 240 sur 28 563, 0,8 %, rapport des cotes [RC] ajusté, 2,07, IC à 95 %, 1,12–3,82) et il a été associé à une consommation de cannabis plus de 4 fois par mois (RC ajusté, 2,31, IC à 95 %, 1,18–4,50) et à l’inhalation (combustion, vaporisation) comme principal mode de consommation (RC ajusté 2,01, IC à 95 %, 1,02–3,98). Interprétation: Notre étude vient étayer l’hypothèse d’un lien entre la consommation récente de cannabis et l’IM chez les jeunes adultes. L’utilisation croissante du cannabis chez une population à risque pourrait avoir des répercussions négatives sur la santé cardiovasculaire.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".