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Enregistrement W2987511449 · doi:10.1177/0269881119882806

Does cannabis use modify the effect of post-traumatic stress disorder on severe depression and suicidal ideation? Evidence from a population-based cross-sectional study of Canadians

2019· article· en· W2987511449 sur OpenAlexafffundabout
Stephanie Lake, Thomas Kerr, Jane A. Buxton, Zach Walsh, Brandon D. L. Marshall, Evan Wood, M‐J Milloy

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychopharmacology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalBC Centre for Disease ControlBritish Columbia Centre on Substance UseUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTraumatic stressOdds ratioPsychiatrySuicidal ideationDepression (economics)CannabisMajor depressive disorderMedicineCross-sectional studyPopulationPoison controlConfidence intervalPsychologyMental healthClinical psychologyInjury preventionInternal medicineMedical emergencyMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Post-traumatic stress disorder sharply increases the risk of depression and suicide. Individuals living with post-traumatic stress disorder frequently use cannabis to treat associated symptoms. We sought to investigate whether cannabis use modifies the association between post-traumatic stress disorder and experiencing a major depressive episode or suicidal ideation. Methods: We used data from the 2012 Canadian Community Health Survey-Mental Health, a nationally representative cross-sectional survey of non-institutionalized Canadians aged ⩾15 years. The relationship between post-traumatic stress disorder and each outcome was modelled using logistic regression with an interaction term for cannabis and post-traumatic stress disorder, controlling for demographic characteristics, mental health, and substance use comorbidities. The ratio of odds ratios and relative excess risk due to interaction was calculated to measure interaction on the multiplicative and additive scales, respectively. Results: Among 24,089 eligible respondents, 420 (1.7%) reported a current clinical diagnosis of post-traumatic stress disorder. In total, 106 (28.2%) people with post-traumatic stress disorder reported past-year cannabis use, compared to 11.2% of those without post-traumatic stress disorder ( p < 0.001). In multivariable analyses, post-traumatic stress disorder was significantly associated with recent major depressive episode (adjusted odds ratio = 7.18, 95% confidence interval: 4.32–11.91) and suicidal ideation (adjusted odds ratio = 4.76, 95% confidence interval: 2.39–9.47) among cannabis non-users. post-traumatic stress disorder was not associated with either outcome among cannabis-using respondents (both p > 0.05). Conclusions: This study provides preliminary epidemiological evidence that cannabis use may contribute to reducing the association between post-traumatic stress disorder and severe depressive and suicidal states. There is an emerging need for high-quality experimental investigation of the efficacy of cannabis/cannabinoids for the treatment of post-traumatic stress disorder.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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