Substance use in individuals at clinical high risk of psychosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A series of research reports has indicated that the use of substances such as cannabis, alcohol and tobacco are higher in youth at clinical high risk (CHR) of developing psychosis than in controls. Little is known about the longitudinal trajectory of substance use, and findings on the relationship between substance use and later transition to psychosis in CHR individuals are mixed. METHOD: At baseline and 6- and 12-month follow-ups, 735 CHR and 278 control participants completed the Alcohol and Drug Use Scale and a cannabis use questionnaire. The longitudinal trajectory of substance use was evaluated with linear mixed models. RESULTS: CHR participants endorsed significantly higher cannabis and tobacco use severity, and lower alcohol use severity, at baseline and over a 1-year period compared with controls. CHR youth had higher lifetime prevalence and frequency of cannabis, and were significantly younger upon first use, and were more likely to use alone and during the day. Baseline substance use did not differentiate participants who later transitioned to psychosis (n = 90) from those who did not transition (n = 272). Controls had lower tobacco use than CHR participants with a prodromal progression clinical outcome and lower cannabis use than those with a psychotic clinical outcome at the 2-year assessment. CONCLUSIONS: In CHR individuals cannabis and tobacco use is higher than in controls and this pattern persists across 1 year. Evaluation of clinical outcome may provide additional information on the longitudinal impact of substance use that cannot be detected through evaluation of transition/non-transition to psychosis alone.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».