Urinary tetrahydrocannabinol is associated with poorer working memory performance and alterations in associated brain activity
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide, cannabis is one of the most widely used psychoactive substances and cannabis use has been implicated in poorer performance in several cognitive domains, including working memory (WM). However, the neural mechanisms underlying these WM decrements are not well understood and the current study investigated the association of cannabis involvement with WM performance and associated neural activation in the Human Connectome Project (N = 1038). Multiple indicators of cannabis involvement were examined in relation to behavioral performance and brain activity in a visual N-back task using functional magnetic resonance imaging. A positive urine drug screen for tetrahydocannabinol (THC+ status), the principal psychoactive constituent in cannabis, was associated with worse WM performance and differential brain response in areas previously linked to WM performance. Furthermore, decreases in blood-activation-level-dependent (BOLD) signal in WM task-positive brain regions and increases in task-negative regions mediated the relationship between THC+ status and WM performance. In contrast, WM performance and BOLD response during the N-back task were not associated with total lifetime cannabis use, age of first use, or other indicators of involvement, suggesting that the effects of cannabis on WM were short-term residual effects, rather than long-term persistent effects. These findings elucidate differential influences of cannabis involvement on neurocognition and have significant potential implications for occupational performance in diverse settings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».