Do trauma cue exposure and/or PTSD symptom severity intensify selective approach bias toward cannabis cues in regular cannabis users with trauma histories?
Notice bibliographique
Résumé
Trauma cue-elicited activation of automatic cannabis-related cognitive biases are theorized to contribute to comorbid posttraumatic stress disorder and cannabis use disorder. This phenomenon can be studied experimentally by combining the trauma cue reactivity paradigm (CRP) with cannabis-related cognitive processing tasks. In this study, we used a computerized cannabis approach-avoidance task (AAT) to assess automatic cannabis (vs. neutral) approach bias following personalized trauma (vs. neutral) CRP exposure. We hypothesized that selective cannabis (vs. neutral) approach biases on the AAT would be larger among participants with higher PTSD symptom severity, particularly following trauma (vs. neutral) cue exposure. We used a within-subjects experimental design with a continuous between-subjects moderator (PTSD symptom severity). Participants were exposed to both a trauma and neutral CRP in random order, completing a cannabis AAT (cannabis vs. neutral stimuli) following each cue exposure. Current cannabis users with histories of psychological trauma (n = 50; 34% male; mean age = 37.8 years) described their most traumatic lifetime event, and a similarly-detailed neutral event, according to an established interview protocol that served as the CRP. As hypothesized, an AAT stimulus type x PTSD symptom severity interaction emerged (p = .042) with approach bias greater to cannabis than neutral stimuli for participants with higher (p = .006), but not lower (p = .36), PTSD symptom severity. Contrasting expectations, the stimulus type x PTSD symptoms effect was not intensified by trauma cue exposure (p = .19). Selective cannabis approach bias may be chronically activated in cannabis users with higher PTSD symptom severity and may serve as an automatic cognitive mechanism to help explain PTSD-CUD co-morbidity.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».