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Enregistrement W4235753610 · doi:10.26828/cannabis.2021.01.000.29

Evaluating expectancies: Do community-recruited adults believe that cannabis is an effective stress reliever?

2021· article· en· W4235753610 sur OpenAlexaboutno aff
Toni Spinella, Sean P. Barrett

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisPsychiatryAnxietyClinical psychologyPsychologyMedicineCannabis Dependence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is growing interest in using cannabis or specific cannabinoids (e.g., THC, CBD) as therapeutic agents for various stress-related psychiatric disorders (e.g., PTSD, anxiety). While beliefs about a drug, such as expecting to feel a certain way, have strong influences over the actual effects experienced by individuals, they are rarely evaluated in clinical research. In the present exploratory report, we sought to (1) evaluate the extent to which individuals believe that cannabis relieves stress, and (2) examine whether individual characteristics (i.e., age, sex, psychiatric illness, cannabis use frequency) are related to these beliefs. A sample of 234 adults (54.7% female; Mean age=31.37, SD=11.03, 19-69 years old) from the Halifax Regional Municipality community took part in a brief telephone screening interview to assess their eligibility for a larger study (in progress). Information was gathered about the frequency of current (i.e., past month) cannabis use (days per week), the presence of current psychiatric disorder(s) ("yes"/"no"), and the extent to which they believed that cannabis was an effective stress reliever (rating scale from 1 (“not at all”) to 10 (“extremely”)). Subjects reported a mean belief rating of 6.39 (SD=2.26). A multiple regression analysis was run to evaluate whether the belief that cannabis relieves stress was related to age, sex, psychiatric illness, and frequency of current cannabis use. Overall, the model significantly predicted cannabis belief ratings (p<.001, adjusted R2=.17). Among all variables, only frequency of cannabis use contributed significantly to this prediction (B=.544, 95% CI: [.387, .701], p<.001). In general, the present sample of community-recruited adults believed that cannabis was somewhat effective at relieving stress. Additionally, cannabis use frequency was the only variable that predicted the strength of this belief, such that more frequent use was associated with higher belief ratings. This is consistent with prior research indicating that heavier cannabis use is linked to positive cannabis expectancies. Given that stimulus expectancies influence substance-related responses, such findings would further the case for evaluating and controlling for these expectancies in clinical work with cannabis for stress-related conditions. Indeed, clinical cannabis research evaluating samples of heavy or frequent cannabis users may be subject to bias due to higher positive expectancies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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