Association of cannabis use with neurocognition in adolescents with bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bipolar disorder (BD) and cannabis use are each associated with neurocognitive deficits in adolescents. However, little is known regarding the association of neurocognition with cannabis use among adolescents with BD. Therefore, we examined this topic in a sample of adolescents with BD and healthy control (HC) adolescents. Methods: Participants included 121 adolescents ( n = 32 with BD and lifetime cannabis use (BD CB+ ), n = 31 with BD and no lifetime cannabis use (BD CB− ), n = 58 HC with no lifetime cannabis use), aged 14–20 years. Five neurocognitive subtests of the computerized CANTAB battery were assessed. Groups were compared using an analysis of covariance (ANCOVA) covarying for age, sex, and intelligence quotient. Results: The three groups differed significantly on tests of visuospatial working memory ( F = 4.41, p = 0.014, [Formula: see text]) and sustained attention ( F = 5.15, p = 0.007, [Formula: see text]). Post hoc analyses revealed working memory scores were significantly worse in BD CB+ versus HC ( p = 0.04, d = 0.59), and sustained attention was significantly worse in BD CB− versus HC ( p = 0.006, d = 0.70). Conclusion: These preliminary findings suggest that cannabis use among adolescents with BD is associated with working memory deficits. Future studies in larger samples are warranted to evaluate causation versus predisposition to cannabis use, and to evaluate duration, quantity, and potency of cannabis on neurocognition among adolescents with BD.
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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 | 0,001 |
| 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 ».