The association between cannabis use and depression: a systematic review and meta-analysis of longitudinal studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Longitudinal studies reporting the association between cannabis use and developing depression provide mixed results. The objective of this study was to establish the extent to which different patterns of use of cannabis are associated with the development of depression using meta-analysis of longitudinal studies. METHOD: Peer-reviewed publications reporting the risk of developing depression in cannabis users were located using searches of EMBASE, Medline, PsychINFO and ISI Web of Science. Only longitudinal studies that controlled for depression at baseline were included. Data on several study characteristics, including measures of cannabis use, measures of depression and control variables, were extracted. Odds ratios (ORs) were extracted by age and length of follow-up. RESULTS: After screening for 4764 articles, 57 articles were selected for full-text review, of which 14 were included in the quantitative analysis (total number of subjects = 76058). The OR for cannabis users developing depression compared with controls was 1.17 [95% confidence interval (CI) 1.05-1.30]. The OR for heavy cannabis users developing depression was 1.62 (95% CI 1.21-2.16), compared with non-users or light users. Meta-regression revealed no significant differences in effect based on age of subjects and marginal difference in effect based on length of follow-up in the individual studies. There was large heterogeneity in the number and type of control variables in the different studies. CONCLUSIONS: Cannabis use, and particularly heavy cannabis use, may be associated with an increased risk for developing depressive disorders. There is need for further longitudinal exploration of the association between cannabis use and developing depression, particularly taking into account cumulative exposure to cannabis and potentially significant confounding factors.
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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 | 0,018 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».