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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».