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Enregistrement W3037232559 · doi:10.1177/1352458520934070

Discontinuing cannabis improves depression in people with multiple sclerosis: A short report

2020· article· en· W3037232559 sur OpenAlexafffund
Anthony Feinstein, Cecilia Meza, Cristiana Stefan, Richard Staines

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of WaterlooUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesMultiple Sclerosis Society of Canada
Mots-clésCannabisDepression (economics)AnxietyPsychiatryMedicineMultiple sclerosisMoodTetrahydrocannabinolPsychologyInternal medicineCannabinoid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To assess whether symptoms of depression change when people with multiple sclerosis (pwMS) discontinue cannabis use, 40 cognitively impaired pwMS who smoked cannabis almost daily were randomly assigned to either a cannabis continuation (CC) or cannabis withdrawal (CW) group. Both groups were followed for 28 days. All participants completed the Hospital Anxiety and Depression Scale. At day 28 the 11-nor-9-carboxy-Δ 9 -tetrahydro-cannabinol (THCCOOH)/creatinine ratio in the CW group declined to zero ( p = 0.0001), but remained unchanged in the CC group ( p = 0.709). Depression scores in those pwMS who were using cannabis to manage their depression remained statistically unchanged in the CC group, but declined in the CW group ( p = 0.006). Despite pwMS using cannabis to help their mood, depression improved significantly off the drug. Our finding provides a cautionary note in relation to cannabis use in pwMS, at least with respect to depression.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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