MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3015228406 · doi:10.14740/jocmr4110

Cannabis Use in Inpatients With Schizophrenia Spectrum Disorders at a Community Hospital

2020· article· en· W3015228406 sur OpenAlexvenueno aff
Olaniyi Olayinka, Chiedozie Ojimba, Brook T. Alemu, Olalekan Olaolu, Desta Edomias, Olusegun Popoola, Jisha Kallikkadan, Terence Tumenta, Vijay Gayam, Leon Valbrun, Tolu Olupona, Jason Hershberger

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCannabisConfidence intervalOdds ratioSchizophrenia (object-oriented programming)Logistic regressionPsychiatryCommunity hospitalEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cannabis is the second most used recreational drug in the United States and one of the most used substances in patients with schizophrenia spectrum disorder (SSD). Unfortunately, the increased use is likely to continue as more states legalize recreational use of cannabis. Although the association between cannabis and schizophrenia has been studied extensively, the understanding of the relationship is still evolving. In this study, we sought to determine the prevalence and potential factors associated with cannabis use (CU) among inpatients with SSD at a community teaching hospital. METHODS: We performed a retrospective review of the electronic medical charts of patients discharged from the psychiatric unit of our hospital from July 1, 2017 through October 31, 2017. Patients were included in this study if: 1) They were ≥ 18 years old; 2) They had discharge diagnosis of SSD; and 3) They had urine drug testing performed. Pertinent sociodemographic and clinical variables, including substance use status and hospital length of stay (LOS), were abstracted. Univariate frequencies and summary statistics were performed. Odds ratios (ORs) were determined by logistic regression analysis of bivariate and multivariate analyses. RESULTS: Three hundred sixty-five (52.2%) patients had a discharge diagnosis of SSD, and only 322 had urine toxicology result for cannabinoids and were included in analysis. Of the 322 patients, 41.5% (n = 133) screened positive for cannabinoids. Of the 133 patients, 78% were African American, 15% were Hispanic and 5% were White; 77% were male and the median age was 36 years. Bivariate analyses showed tobacco use (OR: 2.8, 95% confidence interval (CI): 1.7 - 4.6), alcohol use (OR: 3.4, 95% CI: 2.9 - 7.0), younger age (OR: 2.8, 95% CI: 1.8 - 4.5), male gender (OR: 2.9, 95% CI: 2.2 - 3.2), unemployment (OR: 3.91, 95% CI: 3.49 - 7.35), homelessness (OR: 3.18, 95% CI: 2.76 - 3.84) and LOS (OR: 3.46, 95% CI: 2.93 - 4.31) were significantly associated with CU. Result of multivariate analysis was similar to that found in bivariate analysis. CONCLUSIONS: CU appears to be prevalent among patients with SSD. Clinicians and public health professionals are encouraged to understand the health implications of its use in patients with mental illness especially against the backdrop of current marijuana laws.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Medicine ResearchMême sujetCannabis and Cannabinoid ResearchTravaux en français237 207