The association between health conditions and cannabis use in patients with opioid use disorder receiving methadone maintenance treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cannabis is the most commonly used substance among patients in methadone maintenance treatment (MMT) for opioid use disorder. Current treatment programmes neither screen nor manage cannabis use. The recent legalisation of cannabis in Canada incites consideration into how this may affect the current opioid crisis. AIMS: Investigate the health status of cannabis users in MMT. METHOD: Patients were recruited from addiction clinics in Ontario, Canada. Regression analyses were used to assess the association between adverse health conditions and cannabis use. Further analyses were used to assess sex differences and heaviness of cannabis use. RESULTS: We included 672 patients (49.9% cannabis users). Cannabis users were more likely to consume alcohol (odds ratio 1.46, 95% CI 1.04-2.06, P = 0.029) and have anxiety disorders (odds ratio 1.75, 95% CI 1.02-3.02, P = 0.043), but were less likely to use heroin (odds ratio 0.45, 95% CI 0.24-0.86, P = 0.016). There was no association between cannabis use and pain (odds ratio 0.98, 95% CI 0.94-1.03, P = 0.463). A significant association was seen between alcohol and cannabis use in women (odds ratio 1.79, 95% CI 1.06-3.02, P = 0.028), and anxiety disorders and cannabis use in men (odds ratio 2.59, 95% CI 1.21-5.53, P = 0.014). Heaviness of cannabis use was not associated with health outcomes. CONCLUSIONS: Our results suggest that cannabis use is common and associated with psychiatric comorbidities and substance use among patients in MMT, advocating for screening of cannabis use in this population. DECLARATION OF INTEREST: None.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».