Neuromodulation for Cannabis Use: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
This scoping review explores the use of neuromodulation techniques in individuals with cannabis use. Our goal was to determine whether cannabis use alters cortical excitation and inhibition in the context of neuromodulation and to determine whether neuromodulation affects craving and cannabis use patterns. A systematic search was conducted using PubMed, OVID Medline, and PsycINFO from inception to 20 December 2022. Our review identified ten relevant studies, eight of which used Transcranial Magnetic Stimulation (TMS), while two employed Transcranial Direct Current Stimulation (tDCS). Findings from TMS studies suggest that cannabis users exhibit altered cortical inhibition, with decreased short interval intracortical inhibition (SICI) compared to non-users. Single sessions of rTMS did not have any impact on cannabis craving. By contrast, two studies found that multiple sessions of rTMS reduced cannabis use, but these changes did not meet the threshold for statistical significance and both studies were limited by small sample sizes. The two included tDCS studies found contradictory results, with one showing reduced cannabis craving with active treatment and another showing no effect of active treatment on craving compared to sham. Future studies should further explore the effects of multiple treatment sessions and different neuromodulation modalities.
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 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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».