The Behavioral Sequelae of Cannabis Use in Healthy People: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cannabis is known to have a broad range of effects on behavior, including experiencing a “high” and tranquility/relaxation. However, there are several adverse behavioral sequalae that can arise from cannabis use, depending on frequency of use, potency (e.g., THC content), age of onset, and cumulative exposure. This systematic review examined evidence for cannabis-related adverse behavioral sequalae in otherwise healthy human subjects. Methods: Following PRISMA guidelines, we conducted a systematic review of cross-sectional and longitudinal studies from 1990 to 2020 that identified cannabis-related adverse behavioral outcomes in subjects without psychiatric and medical co-morbidities from PubMed and PsychInfo searches. Key search terms included “cannabis” OR “tetrahydrocannabinol” OR “cannabidiol” OR “marijuana” AND “anxiety” OR “depression” OR “psychosis” OR “schizophrenia” “OR “IQ” OR “memory” OR “attention” OR “impulsivity” OR “cognition” OR “education” OR “occupation”. Results: Our search detected a total of 2,870 studies, from which we extracted 124 relevant studies from the literature on cannabis effects in the non-clinical population. Effects of cannabis on several behavioral sequelae including cognition, motivation, impulsivity, mood, anxiety, psychosis intelligence, and psychosocial functioning were identified. The preponderance of the evidence suggests that frequency of cannabis use, THC (but not CBD) content, age of onset, and cumulative cannabis exposure can all contribute to these adverse outcomes in individuals without a pre-existing medical condition or psychiatric disorder. The strongest evidence for the negative effects of cannabis are for psychosis and psychosocial functioning. Conclusions: Although more research is needed to determine risk factors for development of adverse behavioral sequelae of cannabis use, these findings underline the importance of understanding vulnerability to the adverse effects of cannabis, which has implications for prevention and treatment of problematic cannabis use.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».