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Enregistrement W1930246427 · doi:10.1111/j.1521-0391.2011.00176.x

Chronic Pain and Marijuana Use among a Nationally Representative Sample of Adults

2011· article· en· W1930246427 sur OpenAlexaff
Michael J. Zvolensky, Jesse R. Cougle, Marcel O. Bonn‐Miller, Melissa M. Norberg, Kirsten Johnson, Jesse D. Kosiba, Gordon J. G. Asmundson

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal on Addictions · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental Health
Mots-clésChronic painMedicinePsychiatryCoping (psychology)Clinical psychologyDepression (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study sought to examine the relations between chronic pain and marijuana use in a large nationally representative survey of adults (n = 5,672; 53% female; M(age) = 45.05, SD = 17.9) conducted in the United States. After controlling for sociodemographic variables, lifetime history of depression, and alcohol abuse/dependence, there was a significant association between lifetime chronic pain and lifetime and current marijuana use. Moreover, current chronic pain was significantly associated with lifetime marijuana use. There was no significant association between current chronic pain and current marijuana use, possibly owing to limited statistical power. Results suggest that there are generally consistent statistically significant relations between chronic pain and marijuana use. Future work is needed to explicate the developmental patterning between chronic pain and marijuana use. This paper presents the potential linkage between chronic pain and marijuana use. Results from this study suggest that it may be beneficial for clinicians to assess for marijuana use among patients suffering from chronic pain. Such patients may be using marijuana as a maladaptive coping strategy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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