An investigation of cannabis use for insomnia in depression and anxiety in a naturalistic sample
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Little is known about cannabis use for insomnia in individuals with depression, anxiety, and comorbid depression and anxiety. To develop a better understanding of distinct profiles of cannabis use for insomnia management, a retrospective cohort study was conducted on a large naturalistic sample. Methods Data were collected using the medicinal cannabis tracking app, Strainprint®, which allows users to monitor and track cannabis use for therapeutic purposes. The current study examined users managing insomnia symptoms in depression ( n = 100), anxiety ( n = 463), and comorbid depression and anxiety ( n = 114), for a total of 8476 recorded sessions. Inferential analyses used linear mixed effects modeling to examine self-perceived improvement across demographic variables and cannabis product variables. Results Overall, cannabis was perceived to be efficacious across all groups, regardless of age and gender. Dried flower and oral oil were reported as the most used and most efficacious product forms. In the depression group, all strains were perceived to be efficacious and comparisons between strains revealed indica-dominant ( M diff = 1.81, 95% CI 1.26–2.36, P adj < .001), indica hybrid ( M diff = 1.34, 95% CI 0.46–2.22, P adj = .045), and sativa-dominant ( M diff = 1.83, 95% CI 0.68–2.99, P adj = .028) strains were significantly more efficacious than CBD-dominant strains. In anxiety and comorbid conditions, all strain categories were perceived to be efficacious with no significant differences between strains. Conclusions In terms of perceptions, individuals with depression, anxiety, and both conditions who use cannabis for insomnia report significant improvements in symptom severity after cannabis use. The current study highlights the need for placebo-controlled trials investigating symptom improvement and the safety of cannabinoids for sleep in individuals with mood and anxiety disorders.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».