Down and High: Reflections Regarding Depression and Cannabis
Notice bibliographique
Résumé
In light of the recent changes in the legal status of cannabis in Canada, the understanding of the potential impact of the use of cannabis by individuals suffering from depression is increasingly considered as being important. It is fundamental that we look into the existing literature to examine the influence of cannabis on psychiatric conditions, including mood disorders. In this article, we will explore the relationship that exists between depression and cannabis. We will examine the impact of cannabis on the onset and course of depression, and its treatment. We have undertaken a wide-ranging review of the literature in order to address these questions. The evidence from longitudinal studies suggest that there is a bidirectional relationship between cannabis use and depression, such that cannabis use increases the risk for depression and vice-versa. This risk is possibly higher in heavy users having initiated their consumption in early adolescence. Clinical evidence also suggests that cannabis use is associated with a worse prognosis in individuals with major depressive disorder. The link with suicide remains controversial. Moreover, there is insufficient data to determine the impact of cannabis use on cognition in individuals with major depression disorder. Preliminary evidence suggesting that the endogenous cannabinoid system is involved in the pathophysiology of depression. This will need to be confirmed in future positron emission tomography studies. Randomized controlled trials are needed to investigate the potential efficacy of motivational interviewing and/or cognitive behavioral therapy for the treatment of cannabis use disorder in individuals with major depressive major disorder. Finally, although there is preclinical evidence suggesting that cannabidiol has antidepressant properties, randomized controlled trials will need to properly investigate this possibility in humans.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».