Is There a Dose–Response Relationship Between Cannabis Use and Violence? A Longitudinal Study in Individuals with Severe Mental Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Recent longitudinal studies point toward the existence of a positive relationship between cannabis use and violence in people with severe mental disorders (SMD). However, the existence of a dose–response relationship between the frequency/severity of cannabis use and violence has seldom been investigated. Therefore, this study aims to determine if such a relationship exists in a psychiatric population. Methods: To do so, a total of 98 outpatients (81 males and 17 females, all over 18 years of age) with SMD were recruited at the Institut universitaire de santé mentale de Montréal (Montréal, Canada) and included in the analyses. Clinical evaluations were conducted every 3 months for a year. Substance use, violent behaviors, and potential covariables were assessed through self-reported assessments, urinary testing, as well as clinical, criminal, and police records. Using generalized estimating equations, the association between cannabis use frequency (nonusers, occasional, regular, and frequent users) and violence was investigated, as well as the association between the severity of cannabis use and violent behaviors. Results: It was found that cannabis use frequency and severity were significant predictors of violent behaviors. After adjustment for time, age, sex, ethnicity, diagnoses, impulsivity, and use of alcohol and stimulants, odds ratios were of 1.91 ( p <0.001) between each frequency profile and 1.040 ( p <0.001) for each increase of one point of the severity of cannabis use score (ranging from 0 to 79). Conclusions: Despite the high attrition rate, these findings may have important implications for clinicians as cannabis use may have serious consequences in psychiatric populations. Nevertheless, the mechanisms underlying this association remain unclear.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».