Sleep as a Mediator Between Cannabis Use and Psychosis Vulnerability: A Longitudinal Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Increasing evidence implicates cannabis consumption as a key risk factor in the development of psychosis, but the mechanisms underpinning this relationship remain understudied. This study proposes to determine whether sleep disruption acts as a mediator of the cannabis-to-psychosis relationship. Study Design This longitudinal study assessed measures of cannabis use frequency, sleep quality (SQ), and psychotic-like experiences (PLEs) were collected using self-reported questionnaires. Data were collected from September 2012 to September 2018. Data were collected from a general population sample of adolescents who entered the seventh grade in 31 schools in the Greater Montreal area. The study uses data collected on an annual basis from 3801 high school students from grades 7 to 11. The aforementioned measures were measured using the Detection of Alcohol and Drug Problems in Adolescents questionnaire, a SQ Likert scale, and measures the Psychotic-Like Experiences Questionnaire for Children. Study Results Results show a reciprocal 1-year cross-lagged effect of cannabis use and sleep (β = −0.076, 95% CI = −0.037 to −0.018, P = .000), of sleep on cannabis use (β = −.016, 95% CI = −0.025 to −0.006, P = .007), of sleep on PLEs (β = −0.077, 95%CI = −0.014 to −0.051, P = .000), and of PLEs on sleep (β = −0.027, 95% CI = −0.037 to −0.018, P = .000). We additionally found a 2 years indirect lagged-effect of cannabis use on PLEs (β = 0.068, 95% CI = 0.024 to 0.113, P = .011) mediated by 1-year sleep (β = 0.006, 95% CI = 0.003 to 0.009, P = .001). Conclusions Our results suggest sleep disruptions simultaneously aggravate, and are aggravated by, cannabis addiction and PLEs. The longitudinal sleep-mediated effect of cannabis use on PLEs encourages further research into the role of sleep as a potential therapeutic target in the prevention of cannabis-related psychosis.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».