Risk-thresholds for the association between frequency of cannabis use and the development of psychosis: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epidemiological studies show a dose-response association between cannabis use and the risk of psychosis. This review aimed to determine whether there are identifiable risk-thresholds between the frequency of cannabis use and psychosis development. METHODS: Systematic search of Embase, MEDLINE, PsycINFO, CINAHL, and Web of Science for relevant studies (1 January 2010-26 April 2021). Case-control or cohort studies that investigated the relationship between cannabis use and the risk of psychosis development that reported effect estimates [odds ratios (OR), hazard ratios (HR), risk ratios (RR)] or the raw data to calculate them, with information on the frequency of cannabis consumption were included. Effect estimates were extracted from individual studies and converted to RR. Two-stage dose-response multivariable meta-analytic models were utilized and sensitivity analyses conducted. The Newcastle Ottawa Scale was used to assess the risk of bias of included studies. RESULTS: Ten original (three cohorts, seven case-control) studies were included, including 7390 participants with an age range of 12-65 years. Random-effect model meta-analyses showed a significant log-linear dose-response association between cannabis use frequency and psychosis development. A restricted cubic-splines model provided the best fit for the data, with the risk of psychosis significantly increasing for weekly or more frequent cannabis use [RR = 1.01, 95% confidence interval (CI) 0.93-1.11 yearly; RR = 1.10, 95% CI 0.97-1.25 monthly; RR = 1.35, 95% CI 1.19-1.52 weekly; RR = 1.76, 95% CI 1.47-2.12 daily]. CONCLUSION: Individuals using cannabis frequently are at increased risk of psychosis, with no significant risk associated with less frequent use. Public health prevention messages should convey these risk-thresholds, which should be refined through further work.
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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 | 0,011 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».