Current and former marijuana use: preliminary findings of a longitudinal study of effects on IQ in young adults.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Assessing marijuana's impact on intelligence quotient (IQ) has been hampered by a lack of evaluation of subjects before they begin to use this substance. Using data from a group of young people whom we have been following since birth, we examined IQ scores before, during and after cessation of regular marijuana use to determine any impact of the drug on this measure of cognitive function. METHODS: We determined marijuana use for seventy 17- to 20-year-olds through self-reporting and urinalysis. IQ difference scores were calculated by subtracting each person's IQ score at 9-12 years (before initiation of drug use) from his or her score at 17-20 years. We then compared the difference in IQ scores of current heavy users (at least 5 joints per week), current light users (less than 5 joints per week), former users (who had not smoked regularly for at least 3 months) and non-users (who never smoked more than once per week and no smoking in the past two weeks). RESULTS: Current marijuana use was significantly correlated (p < 0.05) in a dose-related fashion with a decline in IQ over the ages studied. The comparison of the IQ difference scores showed an average decrease of 4.1 points in current heavy users (p < 0.05) compared to gains in IQ points for light current users (5.8), former users (3.5) and non-users (2.6). INTERPRETATION: Current marijuana use had a negative effect on global IQ score only in subjects who smoked 5 or more joints per week. A negative effect was not observed among subjects who had previously been heavy users but were no longer using the substance. We conclude that marijuana does not have a long-term negative impact on global intelligence. Whether the absence of a residual marijuana effect would also be evident in more specific cognitive domains such as memory and attention remains to be ascertained.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».