A review of co‐morbid tobacco and cannabis use disorders: Possible mechanisms to explain high rates of co‐use
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tobacco and cannabis are among the most commonly used psychoactive substances worldwide, and are often used in combination. Evidence suggests that tobacco use contributes to an increased likelihood of becoming cannabis dependent and similarly cannabis use promotes transition to more intensive tobacco use. Further, tobacco use threatens cannabis cessation attempts leading to increased and accelerated relapse rates among cigarette smokers. Given that treatment outcomes are far from satisfactory among individuals engaged in both tobacco and cannabis use highlights the need for further exploration of this highly prevalent co-morbidity. OBJECTIVE: Therefore, this review will elucidate putative neurobiological mechanisms responsible for facilitating the link between co-morbid tobacco and cannabis use. METHOD: We performed an extensive literature search identifying published studies that examined co-morbid tobacco and cannabis use. RESULTS: Evidence of both synergistic and compensatory effects of co-morbid tobacco and cannabis use have been identified. Following, co-morbid use of these substances will be discussed within the context of two popular theories of addiction: the addiction vulnerability hypothesis and the gateway hypothesis. Lastly, common route of administration is proposed as a facilitator for co-morbid use. CONCLUSIONS & SCIENTIFIC SIGNIFICANCE: While, only a paucity of treatment studies addressing co-morbid tobacco and cannabis use have been conducted, emerging evidence suggests that simultaneously quitting both tobacco and cannabis may yield benefits at both the psychological and neurobiological level. More research is needed to confirm this intervention strategy and future studies should consider employing prospective systematic designs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle