Brief Interventions for Cannabis Use in Healthcare Settings: Systematic Review and Meta-analyses of Randomized Trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The efficacy of brief interventions for cannabis use was assessed in a systematic review and meta-analyses. METHODS: Systematic searches in academic databases were conducted, and reference lists of included studies were reviewed. Randomized trials were included that compared brief interventions with minimal control interventions for improving cannabis-specific outcomes among participants recruited from healthcare settings. Mean differences (MDs) based on change-from-baseline measurements were pooled using random-effects meta-analyses, with stratification by short term (≤3 months) and long term (>3 months). RESULTS: Ten reports from 9 studies were included. Most studies were conducted in the United States, including participants who were adults and were recruited from primary care or emergency departments. There were no significant effects of brief interventions on cannabis-specific Alcohol, Smoking and Substance Involvement Screening Test (ASSIST) scores in the short term (MD -1.27 points; 95% confidence interval [CI] -3.75, 1.21; I 84.40%). The null pattern of findings was also observed for number of days of cannabis use in the past 30 days in the short term (MD -0.22 days; 95% CI -2.27, 1.82; I 60.30%) and long term (MD -0.28 days; 95% CI -2.42, 1.86; I 60.50%). The evidence base for other outcomes not subjected to meta-analyses was limited and mixed. CONCLUSIONS: Brief interventions did not result in reductions in cannabis-specific ASSIST scores or number of days of cannabis use, whereas the evidence base for other outcomes was limited and mixed. As such, brief interventions in healthcare settings may not be efficacious for cannabis use.
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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 | 0,021 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».