236 The association between recent cannabis use and nightly sleep duration in adults in the USA from 2005-2018
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Shifts in medicolegal attitudes towards cannabis, coupled with widespread legalization, have led to North America having the highest prevalence of cannabis use worldwide. Amongst other known physiologic effects, regular cannabis use can cause changes to sleep duration and quality. The purpose of this study was to examine the relationship between recent cannabis use and sleep duration using a nationally representative data set. Methods A cross-sectional analysis of adults was undertaken using the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) data from 2005–2018. Respondents were dichotomized by whether or not they had used cannabis in the past 30 days. The primary outcome was inadequate nightly sleep duration, defined as self-reported sleep duration less than 6 hours per night. Secondary outcomes were related to self-reported issues with sleep. 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 cannabis use (n=18,631), recent users (n=3,135) were more likely to report less than 6 hours of sleep per night (aOR 1.33 95% 1.13–1.57, p<0.001). Recent users were also more likely to report difficulty falling asleep, staying asleep, or sleeping too much in the past two weeks (aOR 1.21, 95% CI: 1.09–1.35, p<0.001), and having ever mentioned these issues to a physician (aOR 1.21, 95% CI: 1.07–1.37, p=0.003). Respondents using cannabis at least 20 of the past 30 days were characterized as heavy users, and were even more likely than moderate users to report insufficient sleep. These results did not significantly differ between years of survey administration. Conclusion Recent cannabis use was associated with inadequate nightly sleep duration in adults and demonstrates a dose-dependent relationship. Although this relationship is complex and our findings cannot suggest directionality, they highlight the need to further characterize the sleep health of regular cannabis users in the general population. This is especially prudent as cannabinoids are becoming widely accepted for recreational use and increasingly prescribed as medical therapy. Support (if any):
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».