The impact of cannabis consumption on visual processing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Cannabis is one of the most widely used recreational drug in Canada. The purpose of this study is to evaluate the effect of cannabis consumption on the visual pathway via non‐invasive, objective electrophysiological testing. Methods: Full field electroretinograms (ffERGs) including photopic negative responses (PhNRs), and visual evoked potentials (VEPs) were recorded in non‐users (control group) and in cannabis users. International Society for Clinical Electrophysiology of Vision (ISCEV) standard clinical protocols were used for all exams. Cannabis users were tested twice: at least 12 h after their last cannabis consumption (chronic group) and 2.5 h following their last consumption (acute group). Results: When comparing the chronic and acute groups via paired t‐tests ( n = 15), there was a statistically significant decrease in (1) the scotopic a‐wave amplitude (chronic −139.8 ± 7.4 μV and acute −114.8 ± 6.8 μV; p = 0.03; stimulus 10.0), (2) PhNR amplitude (chronic −32.2 ± 4.8 μV and acute −26.6 ± 3.1 μV; P = 0.01; stimulus 7 cd•s/m 2 ), and the amplitude of the following two VEP parameters (3) N75 (chronic −2.6 ± 0.9 μV and acute −2.0 ± 1.1 μV; p = 0.04; stimulus 30 min), and (4) N135 (chronic −15.0 ± 1.4 μV and acute −12.3 ± 1.2 μV; p = 0.03; stimulus 15 min). PhNR implicit time was statistically significantly increased when comparing the control (63.4 ± 1.5 ms; n = 18) and the acute (69.1 ± 1.9 ms; n = 15) group ( p = 0.03; stimulus 7 cd•s/m 2 ). There were no statistically significant changes in ffERGs and VEPs between the control and chronic groups. Conclusions: The results of this pilot study suggest that acute use of cannabis temporarily causes a reduction in photoreceptor activity with a downstream decrease in cortical activity. These changes appear to be reversible as there was no difference between the chronic exposure and the control groups.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».