MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4311030008 · doi:10.1093/schizbullopen/sgac072

Sleep as a Mediator Between Cannabis Use and Psychosis Vulnerability: A Longitudinal Cohort Study

2022· article· en· W4311030008 sur OpenAlexafffundabout
Julien Ouellet, Sean Spinney, Roxane Assaf, Elroy Boers, Audrey Livet, Stéphane Potvin, Patricia Conrod

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychosisCannabisVulnerability (computing)MediatorCohortPsychologyPsychiatryLongitudinal studySleep (system call)Cohort studyMedicineClinical psychologyInternal medicineComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,287 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSchizophrenia Bulletin OpenMême sujetSleep and related disordersTravaux en français237 207