Recommendations for Reducing the Risk of Cannabis Use-Related Adverse Psychosis Outcomes: A Public Mental Health-Oriented Evidence Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Cannabis use is increasingly normalized; psychosis is a major adverse health outcome. We reviewed evidence on cannabis use-related risk factors for psychosis outcomes at different stages toward recommendations for risk reduction by individuals involved in cannabis use. Methods: We searched primary databases for pertinent literature/data 2016 onward, principally relying on reviews and high-quality studies which were narratively summarized and quality-graded; recommendations were developed by international expert consensus. Results: Genetic risks, and mental health/substance use problem histories elevate the risks for cannabis-related psychosis. Early age-of-use-onset, frequency-of-use, product composition (i.e., THC potency), use mode and other substance co-use all influence psychosis risks; the protective effects of CBD are uncertain. Continuous cannabis use may adversely affect psychosis-related treatment and medication effects. Risk factor combinations further amplify the odds of adverse psychosis outcomes. Conclusions: Reductions in the identified cannabis-related risks factors—short of abstinence—may decrease risks of related adverse psychosis outcomes, and thereby protect cannabis users’ health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».