Co-exposure of cocaine and cannabinoids and its association with select biological, behavioural and health outcomes: A systematic scoping review of multi-disciplinary studies
Notice bibliographique
Résumé
Cocaine use entails severe health- and social-related harms globally. Treatment options for cocaine dependence are highly limited. Benefits of cannabinoids for addiction have been documented, making it opportune to examine existing data on the possible outcomes associated with cannabinoids and cocaine co-use. We conducted a systematic scoping review following the PRISMA guidelines of peer-reviewed, English-language studies published from 2000 to 2021 in four databases (Medline, Web-of-Science, CINAHL Plus, and PsycInfo), assessing the co-exposure of cannabis/cannabinoids with cocaine on behavioural, biological or health outcomes. Both quantitative and qualitative, as well as humans and pre-clinical animals' studies (n=46) were included. Pre-clinical studies (n=19) showed mostly protective effects of cannabidiol (CBD) administration on animal models of addiction (e.g., cocaine-craving, -relapse, and -withdrawal) and cocaine-toxicity. Tetrahydrocannabinol (THC) had more inconsistent results, with both protective and counter-protective effects. Human studies (n=27) were more heterogeneous and assessed natural ongoing cannabis and cocaine use or dependence. Quantitative-based studies showed mostly enhanced harms in several outcomes (e.g., cocaine use, mental health); two available clinical trials found no effect upon CBD administration on cocaine-related treatment outcomes. Qualitative data-based studies reported cannabis use as a substitute for or to alleviate harms of crack-cocaine use. While pre-clinical studies suggest a potential of cannabinoids, especially CBD, to treat cocaine addiction, the few trials conducted in humans found no benefits. Cannabis co-use by cocaine users commonly presents a risk factor, entailing enhanced harms for users. More rigorous, controlled trials are still necessary to investigate cannabinoids' potential considering pre-clinical findings and reported benefits from specific drug users.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».