Emotion regulation in emerging adults with major depressive disorder and frequent cannabis use
Notice bibliographique
Résumé
In people with mental health issues, approximately 20% have co-occurring substance use, often involving cannabis. Although emotion regulation can be affected both by major depressive disorder (MDD) and by cannabis use, the relationship among all three factors is unknown. In this study, we used fMRI to evaluate the effect that cannabis use and MDD have on brain activation during an emotion regulation task. Differences were assessed in 74 emerging adults aged 16-23 with and without MDD who either used or did not use cannabis. Severity of depressive symptoms, emotion regulation style, and age of cannabis use onset were also measured. Both MDD and cannabis use interacted with the emotion regulation task in the left temporal lobe, however the location of the interaction differed for each factor. Specifically, MDD showed an interaction with emotion regulation in the middle temporal gyrus, whereas cannabis use showed an interaction in the superior temporal gyrus. Emotion regulation style predicted activity in the right superior frontal gyrus, however, this did not interact with MDD or cannabis use. Severity of depressive symptoms interacted with the emotion regulation task in the left middle temporal gyrus. The results highlight the influence of cannabis use and MDD on emotion regulation processing, suggesting that both may have a broader impact on the brain than previously thought.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».