Cannabis-induced alterations in brain activation during a test of information processing speed in patients with MS
Notice bibliographique
Résumé
Objective The objective of this article is to determine the functional brain correlates of information processing speed in multiple sclerosis (MS) patients who smoke cannabis and those who are drug naïve. Methods Two neurologically and demographically matched samples of MS patients were enrolled, those who smoked cannabis daily ( n = 20) and those who were cannabis naïve ( n = 19). All participants completed the Brief Repeatable Battery of Neuropsychological Tests and underwent fMRI testing during which they were administered a modified version of the Symbol Digit Modalities Test (mSDMT). Results The cannabis group responded slower in nine of 11 blocks of the mSDMT ( p < 0.001), showing a trend toward a slower response time ( p < 0.08), but did not differ in the accuracy of response ( p < 0.18). Both groups displayed activation in a prefrontal cortex-parietal network associated with information processing speed. When compared to the cannabis-naïve group, cannabis users showed less activation in the right ( p = 0.009) and left ( p = 0.001) thalami and increased activation in the anterior cingulate ( p = 0.006). Conclusion Regular cannabis use in MS patients is associated with slower information processing speed and a pattern of cerebral activity that differs from cannabis-naïve individuals, most notably in a bilateral reduction of thalamic activity.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».