Predicting Time to Return to Cannabis Use After a Cessation Attempt: Impact of Cumulated Exposure to Nicotine-Containing Products
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Cannabis is frequently co-used with tobacco/nicotine products, especially among young adults. Little is known about the effects of this co-use on cannabis cessation outcomes. Within a sample of young adults using cannabis frequently (current use of ≥5 days/week in the past 3 months), this study aimed to (a) document sources of exposure to tobacco/nicotine products, whether used simultaneously with cannabis or on different occasions, (b) examine if the level of cumulated exposure to tobacco/nicotine (self-reported or from biochemical testing) could predict time to cannabis lapse during a cannabis abstinence period, and (c) explore the relationship between nicotine/tobacco exposure and time to cannabis lapse according to tobacco cigarette smoking status. Method: Urine cotinine measures and self-reported data on use of different tobacco/nicotine products, collected from 32 participants (aged 19 to 23), were analyzed to predict time to lapse during a 2-week period of attempted abstinence from cannabis, controlling for cannabis dependence and sex. Results: Half of participants (56.3%) used at least one tobacco/nicotine product. Higher urine cotinine, representing higher cumulated tobacco/nicotine exposure, was related to a higher risk of lapsing (Hazard Ratio [HR] = 1.64; 95%CI [1.04, 2.58]). The risk of lapsing was even higher ([HR] = 3.46; 95%CI [1.17, 10.25]) among heavily tobacco/nicotine exposed (>600 ng/mL, urine cotinine) participants than among unexposed (<50 ng/mL) or lightly/moderately exposed (50-600 ng/mL) participants. Among those smoking cigarettes (solely or in combination with other products), there was no relation between cotinine level and time to lapse, likely due to a reduced variability in abstinence probability and a high likelihood of lapse observed for higher cotinine levels, mainly achieved by cigarette use. Conclusions: With a rapidly changing landscape of tobacco/nicotine use, our results underscore the need to consider all sources of tobacco/nicotine exposure to fully understand the specific and cumulative contributions of tobacco/nicotine to cannabis cessation outcomes.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».