Evidence on the acute and residual neurocognitive effects of cannabis use in adolescents and adults: a systematic meta‐review of meta‐analyses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cannabis is among the most consumed psychoactive substances world-wide. Considering changing policy trends regarding the substance, it is crucial to understand more clearly its potential acute and residual adverse effects from a public health viewpoint. Cognitive function is one of the targeted areas with conflicting findings. This meta-review measured the magnitude of acute and residual effects of cannabis on cognition in adolescents and adults provided by meta-analyses and evaluated quality of evidence. METHODS: A systematic search was performed in PubMed, PsycINFO, Web of Science and Google Scholar. Meta-analyses were included if they quantitatively examined the performances of users from the general population on cognitive tasks. RESULTS: The search retrieved 10 eligible meta-analyses (71 effects sizes, n = 43 761) with evidence ranging from low to moderate quality, which were categorized into domains of cognitive functions: executive functions (k = 7), learning and memory (k = 5), attention (k = 4), processing speed (k = 5), perceptual motor function (k = 2) and language (k = 2). Verbal learning and memory displayed the most robust evidence and were most impaired by acute cannabis intoxication that persisted after intoxication passed. Small-to-moderate acute and residual adverse effects were reported for executive functioning. Cannabis use led to small deficits in inhibitory processes and flexibility, whereas small-to-moderate deficits were reported for working memory and decision-making. Evidence regarding processing speed and attention has shown that cannabis administration induced small-to-moderate adverse effects and residual neurocognitive deficits were observed in heavy cannabis-using youths. Results showed no significant difference between cannabis users and non-users on language, and small-to-moderate effects for simple motor skills. CONCLUSION: Meta-analytical data on the acute effects of cannabis use on neurocognitive function have shown that cannabis intoxication leads to small to moderate deficits in several cognitive domains. These acute impairments accord with documented residual effects, suggesting that the detrimental effects of cannabis persist beyond acute intake.
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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 | 0,013 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».