The Association between Recent Cannabis Use and Suicidal Ideation in Adults: A Population-based Analysis of the NHANES from 2005 to 2018
Notice bibliographique
Résumé
Objective: With the increasing prevalence of cannabis use, there is a growing concern about its association with depression and suicidality. The aim of this study was to examine the relationship between recent cannabis use and suicidal ideation using a nationally representative data set. Methods: A cross-sectional analysis of adults was undertaken using National Health and Nutrition Examination Survey data from 2005 to 2018. Participants were dichotomized by whether or not they had used cannabis in the past 30 days. The primary outcome was suicidal ideation, and secondary outcomes were depression and having recently seen a mental health professional. Multiple logistic regression was used to adjust for potential confounders, and survey sample weights were considered in the model. Results: Compared to those with no recent use ( n = 18,599), recent users ( n = 3,127) were more likely to have experienced suicidal ideation in the past 2 weeks (adjusted odds ratio [aOR] 1.54, 95% CI, 1.19 to 2.00, P = 0.001), be depressed (aOR 1.53, 95% CI, 1.29 to 1.82, P < 0.001), and to have seen a mental health professional in the past 12 months (aOR 1.28, 95% CI, 1.04 to 1.59, P = 0.023). Conclusions: Cannabis use in the past 30 days was associated with suicidal thinking and depression in adults. This relationship is likely multifactorial but highlights the need for specific guidelines and policies for the prescription of medical cannabis for psychiatric therapy. Future research should continue to characterize the health effects of cannabis use in the general population.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».