0975 Cannabis Use and Sleep Architecture in Depression: Preliminary Findings
Notice bibliographique
Résumé
Sleep abnormalities are highly prevalent among individuals with depression and these abnormalities are thought to contribute to the onset and maintenance of mood disorders. There are some indications that some people with sleep or mood problems self-medicate with cannabis in attempt to improve their sleep. While further work is required in this area, research in healthy adults does suggest that cannabis reduces sleep latency and wake after sleep onset. However, little is known about the impacts of cannabis use on sleep in people with depression. This study evaluated sleep architecture in depressed individuals who did or did not consume cannabis. As part of a larger retrospective study, polysomnography recordings were collated for 26 individuals with a documented history of depression and current depressive symptoms (Beck Depression Inventory-II ≥ 14) from the sleep clinic of a mental health care facility. Of these, 13 individuals consumed cannabis on the day of the sleep recording. (39.7 ± 14.8 years old, 24% male), and 13 did not (40.1 ± 14.2 years old, 24% male). A Mann-Whitney U test indicated that the percentage of stage 1 sleep was significantly greater in individuals who did not consume cannabis (Median = 21.0, Mean = 28.5, SD = 20.5) prior to sleep as compared to those who did consume (Median = 12.2, Mean = 16.8, SD = 11.09; U = 44.0, p = .038). There was no significant group difference for any other macroarchitecture sleep variable. These preliminary results suggests that, in people with depression and sleep complaints, cannabis use does not seem to be accompanied by major changes in sleep macroarchitecture, but may be linked to a reduced proportion of shallow (stage 1) sleep. While this would need to be replicated in larger samples, future randomized placebo-controlled trials should assess whether cannabis may actively interact with sleep disturbances linked to depression. N/A.
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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) | 0,001 | 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 ».