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Enregistrement W3116089923 · doi:10.1097/adm.0000000000000781

The Role of Cannabis Use in Suicidal Ideation Among Patients With Opioid Use Disorder

2020· article· en· W3116089923 sur OpenAlexafffund
Leen Naji, Tea Rosic, Nitika Sanger, Brittany B. Dennis, Andrew Worster, James Paul, Lehana Thabane, Zainab Samaan

Notice bibliographique

RevueJournal of Addiction Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineSuicidal ideationPsychiatryOpioid use disorderOpioidCannabisClinical psychologyPoison controlSuicide preventionMedical emergencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Cannabis use is associated with suicide risk in the general population; however, it is unknown if this association is also present in patients with opioid use disorder (OUD). The purpose of this study is to investigate the association between cannabis use and suicidal ideation in patients with OUD. METHODS: We conducted a multivariable logistic regression analysis to assess the association between cannabis use and suicidal ideation, amongst a large cohort of patients with OUD. Current cannabis use and suicidal ideation over the past 30 days were obtained by self-report. RESULTS: Cross-sectional data from 2335 participants with OUD were included in the analysis, of whom 51% report current cannabis use. We found a positive association between cannabis use and suicidal ideation (OR = 1.41, 95% CI 1.11, 1.80, P = 0.005). We found that men (OR = 1.84, 95% CI 1.44, 2.35, P < 0.001), younger individuals (OR = 1.02, 95% CI 1.01, 1.03), P = 0.004), and that those with more symptoms of anxiety or depression (OR = 1.16, 95% CI 1.15, 1.18, P < 0.001) were more likely to report suicidal ideation. CONCLUSIONS: Cannabis use is associated with a heightened propensity for suicidal ideation amongst patients with OUD, who are already a high-risk population. Further research into the potential harms of cannabis use in this population is required given the prevalence of its use and potential benefits in mitigating opioid withdrawal.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,242 · 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.

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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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