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Enregistrement W4312788116 · doi:10.26463/rjms.11_1_6

Effect of chronic marijuana use on cognition: A crosssectional study in urban Bengaluru

2021· article· en· W4312788116 sur OpenAlexaboutno aff
Sahana Vellal, Ramesh Masthi N R, Sujay Halkur Shankar

Notice bibliographique

RevueRGUHS Journal of Medical Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisMontreal Cognitive AssessmentMedicineCognitionSignificant differenceRecreational drug usePsychiatryCognitive impairmentDrugInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aim Cannabis or Marijuana is a psychoactive drug. It is one of the commonest recreational drug and the most common illegal drug across the globe. Aim of this study is to assess the cognitive effects of chronic cannabis use using the standardized Montreal Cognitive Assessment MoCA Test and contrast the sociodemographic profile between users and non-users.Materials and methods This was a cross-sectional study conducted in Urban Bengaluru India between July and September 2016. Male and female students aged between 18 and 25 years were included and grouped into Chronic cannabis user or a Control. The MoCA Test was then administered in the subjectrsquos preferred language and assessed based on the defined MoCA administration and grading standards.Results A total of 62 individuals were recruited. 31 individuals were grouped as cases and a matching 31 individualsrsquo controls. Each group comprised on 29 males and 2 females. There was a significant difference between the total score of the MoCA test in the chronic marijuana user group Median 25 when compared to the control group Median 28 U 181 p lt 0.001. Among the different categories of the MoCA tool there was a significant difference between the userrsquos group and the control group in the categories of Visuospatial function Attention and Language.Conclusion Chronic cannabis users were found to have cognitive impairment than those who have never used cannabis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,359 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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