Age of Onset of Cannabis Use is Associated with Age of Onset of High-Risk Symptoms for Psychosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Increasing interest in the prodromal stage of schizophrenia over the past decade led us to perform our study to monitor people at high risk for developing a psychosis. We hypothesized that cannabis use or a cannabis use disorder at a younger age relates to high-risk symptoms at a younger age. METHOD: People referred to the Academic Medical Centre in Amsterdam, the Netherlands, with an ultra-high risk (UHR) for psychosis were interviewed with the Composite International Diagnostic Interview to assess their cannabis consumption. The Interview for the Retrospective Assessment of the Onset of Schizophrenia was used to collect data about age of onset of high-risk or prodromal symptoms. Nine high-risk symptoms were selected and clustered because of their known relation with cannabis use. RESULTS: Among the 68 included participants, 35 had used cannabis (51.5%), of whom 15 had used recently. Twenty-two participants had been cannabis abusers or cannabis-dependent (32.4%) in the past. Younger age at onset of cannabis use was related to younger age of onset of the cluster of symptoms (rho = 0.48, P = 0.003) and also to 6 symptoms individually (rho = 0.47 to 0.90, P < 0.001 to 0.04). Younger age at onset of a cannabis use disorder was related to younger age of onset of the cluster of symptoms (rho = 0.67, P = 0.001) and also to 6 symptoms individually (rho = 0.50 to 0.93, P = 0.007 to 0.03). CONCLUSION: Cannabis use or a cannabis use disorder at a younger age in a group with an UHR for transition to psychosis is related to onset of high-risk symptoms for psychosis at a younger age.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».