Cannabis use and psychotic‐like experiences trajectories during early adolescence: the coevolution and potential mediators
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The authors sought to model the different trajectories of psychotic-like experiences (PLE) during adolescence and to examine whether the longitudinal relationship between cannabis use and PLE is mediated by changes in cognitive development and/or change in anxiety or depression symptoms. METHODS: A total of 2,566 youths were assessed every year for 4-years (from 13- to 16-years of age) on clinical, substance use and cognitive development outcomes. Latent class growth models identified three trajectories of PLE: low decreasing (83.9%), high decreasing (7.9%), and moderate increasing class (8.2%). We conducted logistic regressions to investigate whether baseline levels and growth in cannabis use were associated with PLE trajectory membership. Then, we examined the effects of potential mediators (growth in cognition and anxiety/depression) on the relationship between growth in cannabis use and PLE trajectory. RESULTS: A steeper growth in cannabis use from 13- to 16-years was associated with a higher likelihood of being assigned to the moderate increasing trajectory of PLE [odds ratio, 2.59; 95% confidence interval (CI), 1.11-6.03], when controlling for cumulative cigarette use. Growth in depression symptoms, not anxiety or change in cognitive functioning, mediated the relationship between growth in cannabis use and the PLE moderate increasing group (indirect effect: 0.07; 95% CI, 0.03-0.11). CONCLUSIONS: Depression symptoms partially mediated the longitudinal link between cannabis use and PLE in adolescents, suggesting that there may be a preventative effect to be gained from targeting depression symptoms, in addition to attempting to prevent cannabis use in youth presenting increasing psychotic experiences.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».