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Enregistrement W4289333281 · doi:10.1016/j.drugpo.2022.103814

Harm reduction interventions as a potential solution to managing cannabis use in people with psychosis: A call for a paradigm shift

2022· article· en· W4289333281 sur OpenAlexaff
Stephanie Coronado‐Montoya, Christophe Tra, Didier Jutras‐Aswad

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Drug Policy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarm reductionCannabisPsychosisPsychological interventionPsychiatryPsychologyHarmCriminologyMedicineSocial psychologyNursingPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cannabis consumption is widespread in individuals with psychosis, with 60% of individuals with psychosis reporting lifetime cannabis use ( Colizzi et al., 2018 ).Continued cannabis use after a first episode of psychosis is associated with more psychotic relapses, more severe psychotic episodes, and longer hospitalizations compared to people with psychosis who stopped using or never used cannabis ( Schoeler et al., 2016 ).We want to highlight the critical need to complement existing treatment options with harm reduction strategies to help improve the well-being and prognosis for people with psychosis who use cannabis.Many health guidelines and scientific literature nominate cannabis cessation or reduction in individuals with psychosis ( Fischer et al., 2022 ), and interventions and therapeutic approaches for cannabis use primarily focus on abstinence and use reduction.Cannabis abstinence or at least reduction are theoretically the ideal intervention targets for people with psychosis who use cannabis and seek help.When achieved, these targets are associated with better clinical outcomes in people with psychosis ( Schoeler et al., 2016 ).Unsurprisingly, targeting abstinence or reduction aligns with what is largely promoted in clinical practice.Further, addiction service providers and health practitioners tend to support abstinence-oriented prevention measures and treatment goals ( Ekendahl et al., 2018 ;Rosenberg et al., 2020 ).Despite guideline recommendations and clinical practice favoring abstinence or use reduction, there are few known effective interventions to achieve these targets.Systematic reviews examining cannabis pharmacological or psychosocial interventions for people with severe mental illness report having insufficient evidence to support any one intervention over another for cannabis cessation or reduction outcomes, with overall relatively limited efficacy of these interventions for reducing cannabis use ( Hunt et al., 2019 ;Temmingh et al., 2018 ).The current state of research may leave health practitioners with limited guidance about which interventions to offer and may leave many people with psychosis and ongoing cannabis use with inadequate support.A potential complementary and obvious alternative option for people with psychosis who use cannabis and seek help is harm reduction.In past decades, harm reduction interventions have been accepted as a critical part of the therapeutic arsenal for many substance use disorders.Rather than focusing on ceasing use completely or reducing use, harm reduction approaches seek to reduce the negative consequences

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,018
Communication savante0,0160,020
Science ouverte0,0060,013
Intégrité de la recherche0,0340,044
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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