Cannabis use‐related working memory deficit mediated by lower left hippocampal volume
Notice bibliographique
Résumé
The association between cannabis exposure and working memory impairment and its neural substrates remain unclear. In this cross-sectional observational study, we investigated this by examining the relationship between frequency of exposure to cannabis, working memory performance and regional brain volumes and tested whether lower volumes of cortical and subcortical structures mediate the association between cannabis exposure and working memory deficit using the Human Connectome Project data from 234 individuals with self-reported cannabis exposure and 174 individuals unexposed to cannabis. We tested the relationship between self-reported frequency of cannabis exposure and list-sorting working memory task performance (total number of correct responses), between T1 weighted MRI-derived regional grey-matter volumes and working memory task performance as well as between frequency of cannabis exposure and brain volumes after controlling for potential confounders. Finally, mediation analysis was carried out to test whether deficit in working memory performance associated with cannabis use was mediated by its association with lower grey-matter volume. Participants who reported higher frequency of cannabis use tended to have lower number of correct responses in the list-sorting working memory task and lower bilateral hippocampal volumes. Association between severity of cannabis exposure as indexed by frequency of cannabis use and impairment in working memory was mediated by lower left hippocampal volume in cannabis users. We report evidence in support of the left hippocampus volume-mediated working memory impairment associated with recreational cannabis exposure. Future studies employing prospective longitudinal design are necessary to examine the cause-effect relationships of cannabis exposure on working memory and brain volumes.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».