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Enregistrement W4399009596 · doi:10.1016/j.nicl.2024.103622

The effects of cannabis abstinence on cognition and resting state network activity in people with multiple sclerosis: A preliminary study

2024· article· en· W4399009596 sur OpenAlexafffund
Cecilia Meza, Cristiana Stefan, Richard Staines, Anthony Feinstein

Notice bibliographique

RevueNeuroImage Clinical · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesMultiple Sclerosis SocietyMultiple Sclerosis Society of CanadaEuropean Genomic Institute for Diabetes
Mots-clésAbstinenceCannabisDefault mode networkResting state fMRIPsychologyCognitionNeuropsychologyPosterior cingulateEffects of sleep deprivation on cognitive performanceEffects of cannabisAudiologyMedicineNeurosciencePsychiatryCannabidiol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We previously reported that people with multiple sclerosis (pwMS) who have been using cannabis frequently over many years can have significant cognitive improvements accompanied by concomitant task-specific changes in brain activation following 28 days of cannabis abstinence. We now hypothesize that the default Mode Network (DMN), known to modulate cognition, would also show an improved pattern of activation align with cognitive improvement following 28 days of drug abstinence. Thirty three cognitively impaired pwMS who were frequent cannabis users underwent a neuropsychological assessment and fMRI at baseline. Individuals were then assigned to a cannabis continuation (CC, n = 15) or withdrawal (CW, n = 18) group and the cognitive and imaging assessments were repeated after 28 days. Compliance with cannabis withdrawal was checked with regular urine monitoring. Following acquisition of resting state fMRI (rs-fMRI), data were processed using independent component analysis (ICA) to identify the DMN spatial map. Between and within group analyses were carried out using dual regression for voxel-wise comparisons of the DMN. Clusters of voxels were considered statistically significant if they survived threshold-free cluster enhancement (TFCE) correction at p < 0.05. The two groups were well matched demographically and neurologically at baseline. The dual regression analysis revealed no between group differences at baseline in the DMN. By day 28, the CW group in comparison to the CC group had increased activation in the left posterior cingulate, and right, angular gyrus (p < 0.05 for both, TFCE). A within group analysis for the CC group revealed no changes in resting state (RS) networks. Within group analysis of the CW group revealed increased activation at day 28 versus baseline in the left posterior cingulate, right angular gyrus, left hippocampus (BA 36), and the right medial prefrontal cortex (p < 0.05). The CW group showed significant improvements in multiple cognitive domains. In summary, our study revealed that abstaining from cannabis for 28 days reverses activation of DMN activity in pwMS in association with improved cognition across several domains.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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