Changes in patient health questionnaire (PHQ-9) scores in adults with medical authorization for cannabis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Legal access to medical cannabis is increasing world-wide. Despite this, there is a lack of evidence surrounding its efficacy on mental health outcomes, particularly, on depression. This study assesses the effect of medical cannabis on Patient Health Questionnaire (PHQ-9) scores in adult patients between 2014 and 2019 in Ontario and Alberta, Canada. METHODS: An observational cohort study of medically authorized cannabis patients in Ontario and Alberta. Overall change in PHQ-9 scores from baseline to follow-up were evaluated (mean change) over a time period of up to 3.2 years. RESULTS: 37,338 patients from the cohort had an initial PHQ-9 score recorded with 5103 (13.7%) patients having follow-up PHQ-9 scores. The average age was 54 yrs. (SD 15.7), 46% male, 50% noted depression at baseline. The average PHQ-9 score at baseline was 10.5 (SD 6.9), following a median follow-up time of 196 days (IQR: 77-451) the average final PHQ-9 score was 10.3 (SD 6.8) with a mean change of - 0.20 (95% CI: - 0.26, - 0.14, p-value < 0.0001). Overall, 4855 (95.1%) had no clinically significant change in their PHQ-9 score following medical cannabis use while 172 (3.4%) reported improvement and 76 (1.5%) reported worsening of their depression symptoms. CONCLUSIONS: Although the majority showed no clinically important changes in PHQ-9 scores, a number of patients showed improvement or deteriorations in PHQ-9 scores. Future studies should focus on the parallel use of screening questionnaires to control for PHQ-9 sensitivity and to explore potential factors that may have attributed to the improvement in scores pre- and post- 3-6 month time period.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».