Preventive interventions targeting cannabis use and related harms in people with psychosis: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: While most users will not experience severe adverse health outcomes from cannabis, it can be associated with negative outcomes in people with psychosis. People with psychosis who use cannabis have more severe psychiatric symptoms, higher rates of hospitalization, and diminished psychosocial functioning compared to those who do not use cannabis. Most studies of people with psychotic disorders have focused on cannabis use treatments and only a few on preventive interventions for cannabis. This systematic review aims to evaluate the effectiveness of preventive interventions focusing on cannabis use for people with psychosis. METHODS: We searched CINAHL Plus, EBM reviews, EMBASE, MEDLINE, PsycInfo and PubMed databases for controlled studies assessing the effects of preventive interventions on cannabis use and related harms in people with psychosis. We conducted the search using a combination of the following concepts: cannabis, psychosis, intervention and prevention. Risk of bias was assessed. RESULTS: The search yielded 11 460 unique studies. Of these, five studies met our eligibility criteria. None of the studies demonstrated clear efficacy of prevention interventions in reducing cannabis use, and none measured cannabis-related harms. All studies had high risk of bias. CONCLUSION: The small number of studies and the considerable risk of bias made it difficult to conclude whether any of the existing interventions were promising. With increased acceptance and accessibility of cannabis due to liberalizing cannabis policies, it is imperative to improve the evidence base for preventive interventions, in particular their effectiveness in decreasing the risk of cannabis-related harms in people with psychosis.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».