Le cannabis est l’une des drogues à usage récréatif les plus couramment consommées1. La récente légalisation du cannabis au Canada2 et sa décriminalisation dans plusieurs états des États-Unis3 ont contribué à le rendre plus accessible et plus socialement acceptable et sa consommation augmente particulièrement chez les jeunes adultes (18–44 ans)4,5. En outre, une comparaison des taux de prévalence avant et après sa légalisation au Canada révèle que son utilisation a augmenté davantage chez les jeunes adultes que chez les autres groupes d’âge6. Or, même si l’usage du cannabis s’est répandu, on ignore encore quels sont au juste ses effets sur la santé.

Dans une récente recommandation, l’Association américaine de cardiologie (American Heart Association) préconise de ne consommer de produits à base de cannabis ni par combustion ni par vaporisation en raison d’un possible risque pour la santé cardiovasculaire, et elle appelle à l’approfondissement de la recherche sur l’épidémiologie et les tendances relatives à l’utilisation du cannabis chez les jeunes et les populations à risque élevé7. Le lien entre l’utilisation récente de cannabis et l’AVC a été évalué8; mais son effet sur d’autres paramètres cardiovasculaires reste à déterminer. Malgré des rapports selon lesquels une grande consommation de cannabis pouvait déclencher l’infarctus du myocarde (IM) aigu, les données actuelles proviennent uniquement d’études cas–témoins sujettes à des biais et d’études qui reposent exclusivement sur des données administratives9–14. On déplore également que la définition de l’exposition soit floue, car ces études évaluent des patients qui consomment beaucoup de cannabis (abus de cannabis ou trouble lié à son utilisation)9–14. Très peu d’études ont évalué la prévalence de la consommation récente de cannabis (toute utilisation au cours des 30 jours précédents) et son lien avec l’IM7,9,15. Les estimations de la prévalence du principal mode de consommation du cannabis et de la fréquence de son utilisation sont mal caractérisées et l’incidence potentielle de ces variables sur le risque d’IM reste à définir.

Nous avons voulu évaluer la prévalence de l’utilisation récente du cannabis et son lien avec l’IM chez les jeunes adultes (18–44 ans) aux États-Unis en utilisant les données d’une enquête nationale sur la santé.

Méthodes

Conception de l’étude et participants

Nous avons procédé à une étude transversale en utilisant les données recueillies lors de 2 cycles du BRFSS (Behavioral Risk Factor Surveillance System), et celles d’une enquête téléphonique sur la santé réalisée par les CDC (Centers for Disease Control and Prevention) des États-Unis16. Le BRFSS a été conçu pour recueillir des données sur la prévalence des comportements à risque, les maladies chroniques et l’utilisation des services préventifs qui pourraient influer sur l’état de santé des adultes aux États-Unis; le système a permis de générer des estimations de prévalence assorties de forts degrés de fiabilité et de validité17–19. Les taux médians de réponse à l’enquête BRFSS ont été de 45,9 % pour 201720, et 49,9 % pour 201821.

L’enquête BRFSS comporte une série standardisée de questions administrées dans l’ensemble du pays (c.-à-d., états, territoires et District de Columbia), ainsi que des modules optionnels et des questions spécifiques à certaines subdivisions territoriales. Les renseignements sur la consommation du cannabis sont recueillis dans le cadre d’un de ces modules optionnels et n’étaient donc pas disponibles pour l’ensemble du pays. En date de 2017, le module optionnel sur le cannabis a été élargi de manière à inclure des données sur le principal mode de consommation. Par conséquent, pour notre analyse, nous disposons des données regroupées des cohortes du BRFSS de 2017 et 2018 pour 12 subdivisions en 201722 et 16 subdivisions en 201823.

Nous avons inclus tous les répondants de 18 et 44 ans dans cette étude. Nous n’avons pas retenu les participants de plus de 44 ans parce que le BRFSS n’inclut pas de données sur les variables qui pourraient influer sur le lien entre l’utilisation du cannabis et les paramètres de santé cardiaque chez les patients plus âgés, tels que l’athérosclérose, la prise d’hypolipidémiants ou d’antithrombotiques et les antécédents de maladie vasculaire périphérique. Nous avons exclu les répondants à qui l’on n’a pas administré le module optionnel sur le cannabis, qui ont refusé de donner des renseignements, qui étaient incertains de leur utilisation du cannabis ou pour lesquels il manquait certaines données démographiques, de comorbidités ou autres. La taille de l’échantillon de l’étude était déterminée par la cohorte et nous n’avons pas effectué de calcul post hoc sur sa puissance statistique24.

Le rapport de cette étude est conforme aux lignes directrices STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology) pour les études transversales25.

Exposition

Aux fins de notre étude, le paramètre principal d’exposition correspondait à toute utilisation récente du cannabis, catégorisée sous la forme d’un paramètre binaire. Dans le cadre du BRFSS, les participants répondaient à la question: « Au cours des 30 derniers jours, à quelle fréquence (jours) avez-vous utilisé de la marijuana ou du hachisch (2017), de la marijuana ou du cannabis (2018)? » Nous avons défini toute utilisation récente du cannabis comme 1 utilisation de cannabis ou plus au cours des 30 jours précédents.

Nous avons aussi généré une variable de fréquence pour l’utilisation du cannabis et défini l’utilisation moins fréquente de cannabis comme ≤ 4 fois au cours des 30 jours précédents (≤1 fois par semaine) et l’utilisation plus fréquente comme > 4 fois au cours des 30 jours précédents (> 1 fois par semaine). Nous avons choisi ce seuil parce que dans notre pratique clinique, nous rencontrons souvent des patients qui consomment du cannabis 1 fois par semaine et que l’utilisation hebdomadaire régulière de cannabis est associée à des anomalies de la morphologie cardiaque26. Nous avons obtenu les données sur le principal mode de consommation (c.-à-d., inhalation [combustion, vaporisation] ou autre) directement de l’enquête BRFSS. Pour d’autres détails sur les variables utilisées pour définir l’exposition dans le cadre de notre étude, voir l’annexe 1, accessible en anglais au www.cmaj.ca/lookup/doi/10.1503/cmaj.202392/tab-related-content.

Paramètre

Le paramètre principal de l’étude était la survenue d’un IM, défini par la réponse « oui » à la question: « un professionnel de la santé (médecin, infirmière ou autre) vous a-t-il déjà dit que vous aviez l’un ou l’autre des problèmes suivants? … (Vous a déjà) dit que vous aviez subi une crise cardiaque, ou un infarctus du myocarde? »

Covariables

Les covariables incluaient: facteurs démographiques (p. ex., sexe, race, âge), facteurs socioéconomiques (p. ex., niveau de scolarité atteint, revenu annuel du ménage), déterminants de la santé (p. ex., protection courante en matière de santé), utilisation concomitante de substances psychoactives (p. ex., tabac et alcool) ou autres comorbidités (p. ex., insuffisance rénale, diabète) et statut de la légalisation pour la subdivision territoriale concernée (annexe 1).

Analyse statistique

Afin de prévenir les biais de sélection potentiels et maintenir un échantillon représentatif, le BRFSS utilise une méthode du quotient pour calculer la pondération de l’échantillon27. Cette méthode intègre des renseignements détaillés sur la race et l’ethnicité, les différentes régions des subdivisions territoriales, le niveau de scolarité, l’état civil, l’âge, le genre, le statut à l’égard de la propriété et les types de services téléphoniques, et génère des estimations qui s’harmonisent aux distributions nationales28. En outre, le BRFSS génère des taux de prévalence comparables à ceux d’autres enquêtes nationales sur la santé, comme l’Enquête nationale sur les examens de santé et de nutrition (National Health and Nutrition Examination Survey) et l’Enquête nationale sur la santé réalisée sous forme d’entretiens (National Health Interview Survey)19. Les données ont été stratifiées puis de nouveau pondérées conformément aux lignes directrices des CDC afin de réduire les biais de non-convergence et de non-réponse, et en améliorer la généralisabilité29,30. Des pondérations ajustées de l’échantillon ont été utilisées pour estimer la prévalence de l’utilisation du cannabis (avec des intervalles de confiance [IC] à 95 % bilatéraux).

Notre analyse principale a porté sur le lien entre l’utilisation récente de cannabis et la survenue d’un IM. Nous avons utilisé les rapports des cotes (RC) avec des IC à 95 % bilatéraux pour exprimer l’effet du traitement ajusté, estimé à l’aide d’un modèle de régression logistique pondéré tenant compte de toutes les covariables sans autre sélection de ces dernières. Les analyses secondaires incluaient le recensement des IM survenus chez des utilisateurs récents de cannabis, stratifiées en fonction de la fréquence et du principal mode de consommation.

Nous avons procédé à des analyses de sensibilité uniquement pour la cohorte du BRFSS de 2017, incluant un ajustement additionnel pour tenir compte de l’hypertension et de l’hypercholestérolémie; les données pour ces variables n’ont pas été recueillies pour la cohorte du BRFSS de 2018. D’autres analyses de sensibilité pour tenir compte des données manquantes ont inclus une analyse de cohorte comprenant des catégories de variables où il manquait plus de 5 % des données et une l’analyse de pondération par probabilité inverse pour les données manquantes concernant l’exposition. Nous avons effectué des contrôles des paramètres négatifs pour vérifier la présence de biais résultant de variables de confusion résiduelles dans notre modèle. Nous avons ainsi évalué les liens entre tout usage récent de cannabis et le cancer de la peau et tout usage récent de cannabis et la cécité pour les contrôles des paramètres négatifs et nous nous attendions à n’observer aucun lien entre ces variables31. De plus, nous avons effectué une analyse des variables de confusion pour déterminer quelle devrait être l’ampleur de l’écart entre les groupes utilisateurs et non-utilisateurs de cannabis en ce qui concerne la prévalence de la consommation de cocaïne (comme variable de confusion non mesurée) pour invalider l’hypothèse du lien avec l’IM (annexe 2, accessible en anglais au www.cmaj.ca/lookup/doi/10.1503/cmaj.202392/tab-related-content).

Nous avons procédé à une analyse post hoc de l’utilisation du cannabis comme variable continue et de son lien avec l’IM. Nous avons aussi procédé à une analyse post hoc appariée selon le score de propension de notre comparaison principale comme autre méthode pour tenir compte des variables de confusion. D’autres détails sur cette analyse sont présentés à l’annexe 3, accessible en anglais au www.cmaj.ca/lookup/doi/10.1503/cmaj.202392/tab-related-content. Nous avons de plus effectué des tests post hoc distincts pour vérifier les interactions avec l’IM entre, d’une part, la consommation de cannabis ajoutée au tabagisme (cigarettes combustibles) et de l’autre, la consommation de cannabis ajoutée au vapotage.

Nous avons procédé à une analyse de cas complète et établi la valeur p < 0,05 bilatérale comme valeur statistiquement significative. Nous avons effectué toutes les analyses statistiques à l’aide du logiciel R (version 3.6.3).

Approbation éthique

Le protocole de l’étude a été exempté de l’examen éthique étant donné que les ensembles de données du BRFSS sont accessibles publiquement.

Résultats

Nous disposions de données complètes pour 33 173 jeunes adultes (18,5 millions pondérés; figure 1). Parmi eux, 4610 répondants (3,2 millions pondérés; 17,5 %, IC à 95 %, 16,8 %–18,2 %) ont déclaré avoir récemment consommé du cannabis et 28 563 (15,3 millions pondérés; 82,5 %, IC à 95 %, 81,7 %–83,3 %) ont déclaré n’en avoir pas consommé récemment. En comparaison avec les nonutilisateurs, la prévalence de l’utilisation récente de cannabis a été plus élevée chez les hommes (62,9 % c. 49,3 %), les répondants célibataires (68,0 % c. 46,4 %), les fumeurs actifs (cigarettes combustibles) (31,6 % c. 13,2 %), les vapoteurs actifs (18,1 % c. 5,1 %) et les grands consommateurs d’alcool (17,4 % c. 5,2 %). D’autres détails sur les caractéristiques des répondants sont présentés au tableau 1, avec un sommaire détaillé des données manquantes présenté à l’annexe 4, accessible en anglais au www.cmaj.ca/lookup/doi/10.1503/cmaj.202392/tab-related-content.

Figure 1:

Diagramme montrant la création de la cohorte de l’étude. BRFSS = Behavioral Risk Factor Surveillance System.

Tableau 1:

Caractéristiques des jeunes adultes ayant participé aux enquêtes BRFSS (Behavioral Risk Factor Surveillance System) de 2017 et 2018

Caractéristiques	Nbre de non-utilisateursn = 28 563	Proportion pondérée de non-utilisateurs (IC à 95 %)	Nbre d’utilisateurs de cannabisn = 4610	Proportion pondérée d’utilisateurs de cannabis (IC à 95 %)	Différence standardisée†
Sexe, hommes	13 850	49,3 (48,2–50,5)	2897	62,9 (60,4–65,3)	0,3
Race					0,2
Blanche	18 762	48,2 (47,2–49,3)	2957	47,5 (45,1–50)
Noire	2275	10,5 (9,9–11,2)	433	14,6 (12,7–16,6)
Hispanique	4593	29,3 (28,3–30,3)	682	26,6 (24,2–29)
Autre	2215	10,4 (9,6–11,2)	343	8,7 (7,1–10,2)
Multiraciale	718	1,6 (1,4–1,8)	195	2,6 (2,0–3,2)
Groupe d’âge, ans					0,3
18–24	4696	21,8 (20,8–22,8)	1174	29,3 (27,0–31,6)
25–34	10 210	37,2 (36,1–38,3)	1955	42,5 (40,1–45,0)
35–44	13 657	41,0 (39,9–42,0)	1481	28,2 (25,9–30,5)
Catégorie d’indice de masse corporelle					0,2
Insuffisance pondérale	495	2,1 (1,7–2,5)	124	2,5 (1,8–3,1)
Poids normal	9559	34,8 (33,7–35,8)	1940	43 (40,5–45,5)
Embonpoint	9508	33,5 (32,5–34,6)	1445	32,3 (29,9–34,6)
Obésité	9001	29,6 (28,6–30,6)	1101	22,3 (20,2–24,4)
Niveau de scolarité atteint					0,2
Études secondaires non terminées	1717	12,6 (11,8–13,5)	342	11,8 (9,8–13,7)
Études secondaires terminées	7113	27,3 (26,3–28,3)	1376	29,8 (27,5–32,1)
Études collégiales ou universitaires non terminées	8235	32,2 (31,2–33,3)	1496	38,4 (35,9–40,9)
Diplôme collégial ou universitaire	11 498	27,9 (27,0–28,7)	1396	20,1 (18,4–21,7)
Revenu annuel du ménage, $					0,1
< 15 000	2667	11,9 (11,1–12,6)	544	12,7 (11,1–14,3)
15 000–25 000	4165	15,5 (14,7–16,3)	861	16,7 (14,9–18,5)
25 000–35 000	2787	10,3 (9,6–10,9)	544	10,9 (9,4–12,5)
35 000–50 000	3738	12,4 (11,6–13,1)	695	13,6 (11,9–15,3)
> 50 000	15 206	50,0 (48,9–51,1)	1966	46,1 (43,5–48,6)
État civil					0,5
Célibataire	11 429	46,4 (45,3–47,5)	2939	68,0 (65,6–70,4)
Marié(e)	14 029	44,1 (43–45,2)	1167	23,5 (21,3–25,6)
Divorcé(e)	2231	6,3 (5,8–6,8)	368	5,9 (4,9–7,0)
Veuf(ve)	176	0,5 (0,4–0,6)	28	0,4 (0,1–0,7)
Séparé(e)	698	2,7 (2,4–3,0)	108	2,3 (1,5–3,0)
Légalisation du cannabis par subdivision territoriale					0,2
Usage récréatif et médicinal	4391	44,0 (43,2–44,8)	1225	54,6 (52,3–56,9)
Usage médicinal seulement	16 932	37,8 (37,1–38,5)	2484	31,5 (29,4–33,6)
Usage médicinal restreint seulement	7240	18,2 (17,8–18,7)	901	13,9 (12,6–15,2)
Protection courante en matière de santé	24 932	85,5 (84,7–86,3)	3733	82,6 (80,8–84,4)	0,1
Tabagisme (cigarettes combustibles)					0,5
Non-fumeur	19 265	71,7 (70,8–72,7)	1798	46,7 (44,2–49,2)
Fumeur actif	4376	13,2 (12,5–13,9)	1770	31,6 (29,2–33,9)
Ex-fumeur	4922	15,1 (14,3–15,8)	1042	21,8 (19,8–23,8)
Tabagisme actif sans fumée	1616	3,7 (3,4–4,0)	365	5,8 (4,5–7,1)	0,1
Vapotage					0,9
Non-utilisateur	21 001	73,5 (72,6–74,5)	1400	33,0 (30,7–35,4)
Utilisateur actif	1470	5,1 (4,6–5,6)	886	18,1 (16,1–20,0)
Ex-utilisateur	6092	21,4 (20,5–22,3)	2324	48,9 (46,4–51,4)
Grande consommation d’alcool‡	1691	5,2 (4,7–5,7)	862	17,4 (15,5–19,4)	0,4
Sédentarité§	5684	20,2 (19,3–21,1)	789	16,7 (14,7–18,6)	0,1
Insuffisance rénale	346	1,3 (1,0–1,5)	59	1,3 (0,7–1,8)	0,001
Diabète	976	3,5 (3,0–3,9)	124	2,4 (1,6–3,2)	0,1
Cancer de la peau	356	0,9 (0,7–1,1)	54	0,8 (0,5–0,12)	0,01
Cécité	613	2,9 (2,6–3,3)	173	3,3 (2,5–4,2)	0,1

Remarque: IC = intervalle de confiance.

Les proportions pondérées et les intervalles de confiance à 95 % ont été calculés en tenant compte de la complexité de la constitution de l’échantillon pour l’enquête BRFSS (Behavioral Risk Factor Surveillance System).

Les différences de valeurs standardisées supérieures à 0,1 sont considérées comme cliniquement significatives.

Une grande consommation d’alcool équivaut à > 14 consommations par semaine chez les hommes et > 7 consommations par semaine chez les femmes.

La sédentarité est définie comme l’absence d’activité physique ou d’exercice au cours des 30 derniers jours outre le travail régulier.

La plupart des utilisateurs de cannabis ont fait état d’une consommation fréquente, soit plus de 4 fois au cours des 30 jours précédents (70,5 %, IC à 95 %, 68,3 %–72,7 %; tableau 2). L’inhalation du cannabis (combustible) a été le principal mode de consommation le plus prévalent (76,3 %, IC à 95 %, 74,3 %–78,4 %) par rapport à la vaporisation (11,3 %, IC à 95 %, 9,8 %–12,8 %) et d’autres formes de consommation, y compris les produits comestibles (12,4 %, IC à 95 %, 10,8 %–13,9 %).

Tableau 2:

Caractéristiques de l’utilisation du cannabis chez les jeunes adultes ayant participé aux enquêtes BRFSS (Behavioral Risk Factor Surveillance System) de 2017 et 2018

Caractéristiques	Nbre d’utilisateurs de cannabisn = 610	Proportion pondérée d’utilisateurs de cannabis (IC à 95 %)
Fréquence d’utilisation†
Fréquence moins élevée	1457	29,5 (27,3–31,7)
Fréquence plus élevée	3153	70,5 (68,3–72,7)
Principal mode de consommation
Inhalation (combustion)	3640	76,3 (74,3–78,4)
Vaporisation	431	11,3 (9,8–12,8)
Autre	539	12,4 (10,8–13,9)

Remarque: IC = intervalle de confiance.

Les proportions pondérées et les intervalles de confiance à 95 % ont été calculés en tenant compte de la complexité de la constitution de l’échantillon pour l’enquête BRFSS (Behavioral Risk Factor Surveillance System).

Nous avons défini une fréquence moins élevée comme la consommation de cannabis ≤ 4 fois par mois (≤ 1 fois par semaine) et une fréquence plus élevée comme la consommation de cannabis > 4 fois par mois (> 1 fois par semaine).

Analyse primaire

Dans notre analyse primaire sur l’utilisation récente du cannabis évaluée sous la forme d’un paramètre binaire, la survenue d’un IM a été signalée par 61 utilisateurs de cannabis sur 4610 (1,3 %) et par 240 non-utilisateurs sur 28 563 (0,8 %) (différence du risque 0,5 %, IC à 95 %, 0,2 %–0,8 %; RC non ajusté 1,92, IC à 95 %, 1,11–3,34; RC ajusté 2,07, IC à 95 %, 1,12–3,82) (tableau 3 et annexe 5, accessibles en anglais au www.cmaj.ca/lookup/doi/10.1503/cmaj.202392/tab-related-content). Le lien entre la consommation récente de cannabis et l’IM a été d’une ampleur semblable à celle des liens observés entre l’IM et le tabagisme actif (RC ajusté 2,56, IC à 95 %, 1,56–4,21) ou le tabagisme actif sans fumée (RC ajusté 1,88, IC à 95 %, 1,00–3,50) (annexe 6, accessible en anglais au www.cmaj.ca/lookup/doi/10.1503/cmaj.202392/tab-related-content).

Tableau 3:

Lien entre l’utilisation du cannabis et l’infarctus du myocarde chez les jeunes adultes ayant participé aux enquêtes BRFSS (Behavioral Risk Factor Surveillance System) de 2017 et 2018

Caractéristiques	RC non ajusté pour l’infarctus du myocarde (IC à 95 %)	RC ajusté pour l’infarctus du myocarde (IC à 95 %)
Consommation de cannabis
Non	Référence	Référence
Oui	1,92 (1,11–3,34)	2,07 (1,12–3,82)
Fréquence d’utilisation†
Non-utilisateur	Référence	Référence
Usage moins fréquent	1,26 (0,46–3,45)	1,48 (0,52–4,21)
Usage plus fréquent	2,20 (1,21–3,99)	2,31 (1,18–4,50)
Principal mode de consommation
Non-utilisateur	Référence	Référence
Inhalation (cannabis combustible)	2,02 (1,10–3,70)	2,01 (1,02–3,98)
Vaporisation	1,26 (0,33–4,92)	2,26 (0,58–8,82)
Autre	1,91 (0,61–6,01)	2,36 (0,81–6,88)
Analyses de sensibilité‡
Autres ajustements du modèle§	3,00 (1,19–7,56)	3,54 (1,13–11,05)
Cohorte pour catégories de variables manquantes¶	1,60 (1,03–2,50)	1,68 (1,01–2,79)
Pondération par probabilité inverse pour les données manquantes	1,88 (1,09–3,25)	2,04 (1,11–3,76)
Analyses des contrôles des paramètres négatifs
Cancer de la peau	0,93 (0,58–1,48)	1,02 (0,59–1,75)
Cécité	1,15 (0,86–1,54)	0,98 (0,71–1,35)
Analyses post hoc
Cannabis comme variable continue**	1,02 (1,00–1,04)	1,02 (1,00–1,04)
Analyse appariée selon le score de propension	–	2,11 (1,12–3,97)

Remarque: IC = intervalle de confiance, RC = rapport de cotes.

Modèle ajusté pour tenir compte de diverses variables: sexe, race, âge, indice de masse corporelle, niveau de scolarité, revenu, état civil, protection courante en matière de santé, tabagisme (combustible), tabagisme sans fumée, vapotage, grande consommation d’alcool (> 14 consommations par semaine chez les hommes et > 7 consommations par semaine chez les femmes), sédentarité (aucune activité physique ni aucun exercice au cours des 30 jours précédents outre le travail régulier), insuffisance rénale chronique et diabète.

L’usage moins fréquent se définit comme une consommation de cannabis ≤ 4 fois par mois (≤ 1 fois par semaine). L’usage plus fréquent se définit comme une consommation de cannabis > 4 fois par mois (> 1 fois par semaine).

Les analyses de sensibilité évaluent l’utilisation du cannabis sous la forme d’un paramètre binaire (le groupe témoin est constitué de non-utilisateurs).

Analyse des données de 2017 seulement, y compris ajustement pour tenir compte de l’hypertension et de l’hypercholestérolémie.

La cohorte pour les catégories de variables manquantes inclut un niveau de données manquantes pour chaque covariable pour lesquelles il manque > 5 % des données.

L’utilisation croissante du cannabis en tant que variable continue est calculée en fonction de chaque jour additionnel d’utilisation au cours des 30 jours précédents.

Analyse secondaire

L’IM a été associé à une utilisation plus fréquente du cannabis (RC ajustée 2,31, IC à 95 %, 1,18–4,50) comparativement à sa nonutilisation. Une consommation moins fréquente de cannabis a aussi été associée à un risque élevé quoique non significatif d’IM comparativement à sa non-utilisation (RC ajusté 1,48, IC à 95 %, 0,52–4,21).

Le cannabis inhalé (combustible), comme principal mode de consommation, a été associé à un risque plus élevé d’IM par rapport à sa non-utilisation (RC ajusté 2,01, IC à 95 %, 1,02–3,98). De même, un risque plus élevé d’IM a été observé avec la vaporisation comme principal mode de consommation du cannabis (RC ajustée 2,26, IC à 95 %, 0,58–8,82) et d’autres formes de consommation, y compris les produits comestibles (RC ajustés 2,36, IC à 95 %, 0,81–6,88) comparativement à sa non-utilisation; toutefois, les différences n’ont pas été jugées statistiquement significatives.

Analyses complémentaires

Le lien entre l’utilisation récente de cannabis et le risque accru d’IM, par rapport à la non-utilisation, est resté constant après avoir tenu compte également de l’hypertension et de l’hypercholestérolémie (RC ajusté 3,54, IC à 95 % 1,13–11,05) (annexe 6) et dans l’ensemble des autres analyses de sensibilité tenant compte de données manquantes (RC ajusté 1,68, IC à 95 %, 1,01–2,79 pour l’analyse de cohorte avec catégories de variables manquantes; RC ajusté 2,04, IC à 95 %, 1,11–3,76 pour l’analyse de pondération par probabilité inverse). Nous n’avons observé aucun lien entre l’utilisation récente du cannabis et nos contrôles des paramètres négatifs cancer de la peau (RC ajusté 1,02, IC à 95 %, 0,59–1,75) et cécité (RC ajusté 0,98, IC à 95 %, 0,71–1,35). En outre, les résultats de notre analyse pour les variables de confusion laissent croire que la prévalence de la consommation de cocaïne (variable de confusion non mesurée) devrait être d’une ampleur invraisemblable pour invalider l’hypothèse du lien avec l’IM (annexe 2).

Dans une comparaison post hoc de l’utilisation du cannabis comme variable continue, le lien entre l’utilisation du cannabis et l’IM a été de 1,02 (IC à 95 %, 1,00–1,04) par journée additionnelle d’utilisation au cours des 30 jours précédents. Le lien entre l’utilisation récente de cannabis et l’IM s’est maintenu dans notre analyse appariée des scores de propension (RC ajusté 2,11, IC à 95 %, 1,12–3,97). Les tests post hoc d’évaluation de l’interaction avec l’IM selon une utilisation du cannabis ajoutée au tabagisme (combustible) et une utilisation du cannabis ajoutée au vapotage se sont révélés non significatifs (p = 0,3 et p = 0,9, respectivement).

Interprétation

Nous avons trouvé les preuves d’un lien entre l’utilisation récente de cannabis et un risque accru d’IM dans une population généralisable de jeunes adultes. Ce lien s’est révélé plus fort chez les grands utilisateurs de cannabis. Même si un risque aussi élevé d’IM a été observé avec tout mode de consommation récente de cannabis, seule l’inhalation (cannabis combustible) comme mode principal de consommation a revêtu une portée statistique.

Nos observations viennent étayer celles d’études précédentes qui ont constaté un lien entre forte consommation de cannabis et IM dans des contextes médicaux et périopératoires7,15,32. Toutefois, les études antérieures reposaient sur une seule évaluation du cannabis comme exposition binaire chez de grands utilisateurs de cannabis (c.-à-d., abus de cannabis ou trouble lié à son utilisation). Un avantage particulier de notre analyse a été notre capacité d’étudier ce lien avec des données plus granulaires quant à la fréquence et au mode d’utilisation. Fait à noter, l’ampleur du lien observé entre la consommation de cannabis et l’IM était plus grande chez les utilisateurs fréquents. De plus, les observations tirées des études antérieures pourraient ne pas être représentatives des jeunes adultes consommateurs de cannabis, puisqu’elles sélectionnaient exclusivement leurs participants dans un contexte hospitalier (non communautaire) et pourraient avoir été soumises à un puissant biais de sélection ou ne pas refléter les réels comportements liés à la santé des sujets de cette cohorte. La complexité de l’échantillonnage, la méthodologie de pondération et la validation externe du BRFSS suggèrent que le lien que nous avons observé entre la consommation de cannabis et l’IM pourrait être plus généralisable à une population élargie de jeunes adultes.

L’effet des cannabinoïdes exogènes sur l’appareil cardiovasculaire a été bien décrit7,33. Après une exposition aiguë, le cannabis induit une tachycardie dose-dépendante et dans certains cas, une baisse de la contractilité ventriculaire, des palpitations, de la fibrillation auriculaire et des arythmies. De plus, l’activation du récepteur cannabinoïde de sous-type 1 médiée par le Δ-9–tétrahydrocannabinol accroît la demande myocardique en oxygène, provoque une activation plaquettaire et cause une dysfonction endothéliale7. En outre, on observe souvent des résultats normaux à la coronarographie selon les cas publiés d’IM aigu consécutif à l’utilisation de cannabis, ce qui laisse supposer qu’un vasospasme coronarien ou microvasculaire induit par le cannabis pourrait nuire à l’irrigation sanguine du myocarde après l’exposition34. Une exposition fréquente et soutenue au cannabis contribuerait à un écart entre l’approvisionnement et la demande myocardiques en oxygène et dans ce contexte de dysfonction myocardique et d’atteinte macro-ou microvasculaire coronarienne induite par le cannabis, elle pourrait expliquer l’origine de l’IM aigu. Également, la consommation de cannabis par inhalation peut multiplier par 5 les taux de carboxyhémoglobine et par 3 la concentration de goudron comparativement à l’inhalation de fumée du tabac35. Donc, fumer du cannabis comme principal mode de consommation peut exacerber cet écart entre l’approvisionnement et la demande myocardiques en oxygène en réduisant la capacité de transport de l’oxygène et en nuisant à l’oxygénation du myocarde, d’où le risque d’IM. Il faudra toutefois approfondir la recherche pour bien comprendre le mécanisme qui sous-tend ces liens.

Dans le cas de l’IM, les estimations de l’effet ont été similaires, indépendamment du mode de consommation, y compris chez les personnes qui utilisaient le cannabis sous d’autres formes comme principal mode de consommation, notamment des produits comestibles. Cette observation concorde avec une étude de cas faisant état d’un IM aigu déclenché après la consommation d’une sucette renfermant une importante dose de Δ-9–tétrahydrocannabinol36. Le gouvernement canadien a récemment légalisé les produits comestibles à base de cannabis2, mais les risques qui y sont associés sont peu connus et ils préoccupent les médecins canadiens37. Les produits comestibles sont souvent perçus comme une solution de rechange plus sécuritaire à la consommation du cannabis, or, de récentes données suggèrent que, comparativement au cannabis inhalé, le cannabis comestible serait en cause dans une plus importante proportion de consultations aux services des urgences liées au cannabis pour des symptômes cardiovasculaires38. D’autres recherches s’imposent pour caractériser le mécanisme des effets physiologiques et thérapeutiques induits par certaines molécules spécifiques dérivées du cannabis et l’incidence de la voie d’administration sur leur biodisponibilité39. De plus, en reliant les données des enquêtes de santé et des bases de données administratives40 ou en évaluant de manière prospective l’incidence de l’utilisation des cannabinoïdes sur les paramètres cliniques, d’autres études pourraient éventuellement permettre de mieux comprendre ce lien causal potentiel.

Limites de l’étude

Même si nous avons analysé un échantillon national représentatif, incluant des données granulaires sur la consommation du cannabis et la capacité de faire des ajustements pour tenir compte de plusieurs variables de confusion importantes, le caractère transversal de l’enquête BRFSS nous a privés de données sur le lien temporel entre le début de l’utilisation du cannabis et le déclenchement de l’IM. Nous avons été incapables de faire la distinction entre les participants qui ont commencé à utiliser du cannabis avant ou après leur IM. Toutefois, la vraisemblance du lien que nous avons établi est étayée par un lien similaire entre l’utilisation récente du cannabis et l’AVC dans le même ensemble de données8. En outre, il est peu probable que l’IM ait conduit à l’utilisation du cannabis (effet causal inverse) et le risque élevé observé chez les plus grands utilisateurs pourrait prouver l’existence d’un gradient biologique pour ce lien. Indépendamment de cela, les professionnels de la santé doivent être au courant qu’il existe un lien entre l’utilisation récente de cannabis et l’IM.

Une autre limite de notre étude est un biais potentiel associé aux données manquantes dans notre cohorte. À cet effet, nous avons effectué 2 analyses de sensibilité additionnelles. Nous avons observé un lien constant entre l’utilisation récente de cannabis et l’IM dans ces analyses, ce qui suggère un biais ténu dû à des données manquantes dans notre analyse de cas complète.

La nature rétrospective de l’enquête BRFSS peut avoir été associée à des variables de confusion non mesurées dans notre analyse. Spécifiquement, le BRFSS n’a pas recueilli de données sur l’utilisation de la cocaïne ou d’autres substances psychoactives illicites. Toutefois, le lien entre l’utilisation de cannabis et l’IM a été illustré dans des études similaires qui ont réussi à tenir compte de l’utilisation de la cocaïne10. Pour un meilleur ajustement, nous avons procédé à des contrôles des paramètres négatifs cancer de la peau et cécité, qui ont suggéré la persistance d’une variable de confusion résiduelle limitée dans notre modèle. Nos analyses des variables de confusion ont révélé que la prévalence de l’utilisation de la cocaïne (comme variable de confusion non mesurée) serait d’une ampleur invraisemblable pour invalider l’hypothèse du lien entre l’utilisation du cannabis et l’IM.

Le BRFSS n’a inclus ni la composition chimique ni la concentration de cannabinoïdes consommés par les répondants. La composition chimique des produits dérivés du cannabis varie substantiellement et nous avons été dans l’impossibilité de déterminer si notre observation pouvait être attribuée à une substance psychoactive ou à un groupe de substances psychoactives spécifiques. Également, le cannabis obtenu de manière illégale pourrait renfermer des produits cardiotoxiques non réglementés et dangereux, ce qui constituerait une variable de confusion pour notre analyse. Il serait idéal pour notre analyse de pouvoir confirmer l’utilisation du cannabis au moyen de tests de laboratoire; mais il est impossible de procéder à ce type de tests à l’échelle du BRFSS.

De plus, le BRFSS n’a pas inclus de données sur les variables de confusion cardiovasculaires. La prévalence de nombreuses variables de confusion cardiovasculaires, comme des antécédents de maladie vasculaire périphérique, est faible chez les jeunes adultes (18–44 ans) et augmente substantiellement avec l’âge. Nous avons donc restreint notre analyse aux jeunes adultes afin de réduire le risque de biais dû à l’absence d’ajustement pour tenir compte de telles variables.

En terminant, le BRFSS n’a pas recueilli de renseignements détaillés sur l’IM, par exemple, type, ampleur de la nécrose myocardique et taux sanguin des biomarqueurs cardiaques. Cette information pourrait être importante pour comprendre les différences de résultats cliniques et offrirait une meilleure piste de réflexion sur les mécanismes potentiels en cause dans l’IM induit par le cannabis.

Conclusion

La consommation récente de cannabis a été associée à un risque accru d’IM chez les jeunes adultes de 18 à 44 ans et la solidité de ce lien est proportionnelle à la consommation de cannabis. La taille volumineuse de l’échantillon, la généralisabilité du lien observé et les données détaillées sur la consommation de cannabis dans cette étude transversale offrent une piste unique pour comprendre ce problème croissant de santé publique. Il faudra procéder à d’autres études et recueillir plus de données pour confirmer ces observations et élucider les mécanismes qui contribuent aux complications cardiovasculaires associées au cannabis.