Exploring the association between khat use and psychiatric symptoms: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Consumption of the drug khat is high across East Africa and the South-Western Arabian Peninsula despite evidence for its adverse psychiatric effects. This systematic review aims to explore cross-sectional research in the field to determine the strength of the association between khat use and psychiatric symptoms Methods Six databases were searched in October 2021—Ovid Medline, Embase, APA PsycINFO, CINAHL, Scopus and Proquest—using the following search terms: “khat” OR “qat” OR “qaad” OR “catha” OR “miraa” OR “mairungi” AND “depression” OR “anxiety” OR “mania” OR “psych*” OR “schiz*” OR “mental” OR “hallucinations” OR “delusions” OR “bipolar”. Eligible studies were cross-sectional studies of any population or setting comparing the prevalence of psychiatric symptoms in long term or dependent khat users with non-users. The quality of each study was appraised by the Newcastle-Ottawa scale. A meta-analysis was planned using a random effects model to produce an OR with 95% CIs—using the Mantel-Haenszel method—alongside an I 2 statistic to represent heterogeneity. The quality of this meta-analysis was appraised using the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations (GRADE) scoring system. Results 35 studies were eligible for inclusion (total participants=31 893), spanning 5 countries (Ethiopia, Somalia, Kenya, Saudi Arabia, UK). Meta-analysis suggests that khat use is associated with an 122% increased prevalence of psychiatric symptoms (OR 2.22, 95% CIs 1.76 to 2.79, p<0.00001, GRADE score: ‘very low’). Conclusions The high heterogeneity of the meta-analysis is likely due to the wide variation between the studies within the evidence base. To perform a more accurate systematic review, further primary studies are needed with standardised measurements of variables, particularly khat consumption. PROSPERO registration number CRD42020224510.
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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 | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».