Co-exposure of cannabinoids with amphetamines and biological, behavioural and health outcomes: a scoping review of animal and human studies
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: The growing prevalence of psychostimulant (including amphetamine) use and associated health harms, with limited treatment options, present a global challenge. There is an increasing availability and medical applications of cannabinoids, and growing interest in their therapeutic potential for addictive disorders. OBJECTIVES: The objective of this study is to review available data regarding cannabis/cannabinoid co-use or exposure on amphetamine-related outcomes. METHODS: Towards the present scoping review, we systematically searched four databases (Medline, Web-of-Science, CINAHL Plus and PsycInfo) using cannabis/cannabinoid and amphetamine text-terms identifying peer-reviewed, English-language studies published in 2000-2020 involving multiple methods approaches among both human and animal study samples, assessing the association of co-use/administration of cannabis/cannabinoids products with non-medical amphetamines on biological, behavioural or health outcomes. RESULTS: Twenty-five articles were included. Pre-clinical studies (n = 15) found mostly protective effects of single or repeated cannabinoids administration on rodents in amphetamine addiction models, amphetamine-induced models of human mental disorders (e.g. schizophrenia) and amphetamine-induced neurotoxicity. Human studies (n = 10) were more heterogeneously designed (e.g. cross-sectional, case-control, longitudinal) and assessed natural ongoing cannabis and methamphetamine use or dependence, showing mostly enhanced harms in a diversity of outcomes (e.g. mental health, methamphetamine use, cognition). CONCLUSIONS: While human studies suggest cannabis use as an adverse risk factor among non-medical amphetamine users, pre-clinical studies suggest therapeutic potential of cannabinoids, especially cannabidiol, to alleviate amphetamine addiction and harms, including treatment outcomes. Given increasing psychostimulant harms but lack of care options, rigorous, high-quality design studies should aim to translate and investigate pre-clinical study results for potential therapeutic benefits of cannabinoids for amphetamine use/abuse in human subjects.
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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 | 0,011 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».