Characterization of mental health in cannabis dispensary users, using structured clinical interviews and standardized assessment instruments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cannabis is commonly used for its medical properties. In particular, cannabis is purported to have beneficial effects on a wide range of neuropsychiatric conditions. Studies assessing mental health in cannabis dispensary users typically evaluate symptoms using self-report check lists, which provide limited information about symptom severity, and whether subjects meet criteria for a psychiatric diagnosis. There is, therefore, a need for studies which assess mental health in dispensary users with standardized and well validated scientific instruments, such as those used in clinical drug trials. METHODS: One hundred medical cannabis users were recruited from a community dispensary. All subjects completed a structured clinical interview with the Mini-International Neuropsychiatric Interview (MINI). Subjects also completed the Perceived Stress Scale-10, PROMIS Fatigue Scale, PROMIS Sleep Disturbance Scale, Beck Depression Inventory, the Patient Health Questionnaire-15 and the Brief Pain Inventory. Details about cannabis use were also recorded. RESULTS: Lifetime prevalence of mental illness in this cohort was high, and a large proportion of subjects endorsed psychological symptoms. The proportion of subjects who met criteria for classification of a current psychiatric disorder was low for mood disorders, but high for anxiety disorders and substance abuse/dependence. Cannabis use differed between the main psychiatric conditions. CONCLUSIONS: The present results indicate that rates of mental illness may be high in medical cannabis dispensary users. Use of structured clinical assessments combined with standardized symptom severity questionnaires provide a feasible way to provide a more rigorous and detailed evaluation of conditions and symptoms in this population.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».