A Retrospective Study of the Clinical Characteristics Associated with Alcohol and Cannabis use in Early Phase Psychosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Alcohol and cannabis misuse are common in patients with early phase psychosis (EPP); however, research has tended to focus primarily on cannabis misuse and EPP outcomes, with a relative lack of data on alcohol misuse. This retrospective cross-sectional EPP study investigated the relationship between cannabis, alcohol, and cannabis combined with alcohol misuse, on age, gender, psychotic, depressive and anxiety symptom severity, and social/occupational functioning, at entry to service. METHODS: Two-hundred and sixty-four EPP patients were divided into 4 groups based on substance use measured by the Alcohol, Smoking and Substance Involvement Screening Test: (1) no to low-level cannabis and alcohol misuse (LU), (2) moderate to high alcohol misuse only (AU), (3) moderate to high cannabis misuse only (CU), and (4) moderate to high alcohol and cannabis misuse (AU + CU). RESULTS: We found significant between group differences in age (with the AU group being the oldest and AU + CU group the youngest) as well as gender (with the CU group having the highest percentage of men). There were also group differences in positive psychotic symptoms (lowest in AU group), trait anxiety (highest in AU + CU group), and social/occupational functioning (highest in AU group). Further regression analyses revealed a particularly strong relationship between AU + CU group and trait anxiety (3-fold increased odds of clinical trait anxiety for combined misuse of alcohol and cannabis compared to non/low users). CONCLUSIONS: This study demonstrates the unique demographic and clinical characteristics found in the EPP population at entry to care associated with alcohol and cannabis misuse both separately and in combination. This work highlights the importance of including the assessment of alcohol misuse in addition to cannabis misuse in future treatment guidelines and research.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».