Randomized Laboratory Study of Single-Dose Cannabis, Dronabinol, and Placebo in Patients With Schizophrenia and Cannabis Use Disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND HYPOTHESIS: Up to 43% of people with schizophrenia have a lifetime cannabis use disorder (CUD). Tetrahydrocannabinol (THC) has been shown to exacerbate psychosis in a dose-dependent manner, but little research has assessed its effects on schizophrenia and co-occurring CUD (SCZ-CUD). In this double-dummy, placebo-controlled trial (total n = 130), we hypothesized that a modest dose of THC would worsen cognitive function but not psychosis. STUDY DESIGN: Effects of single-dose oral THC (15 mg dronabinol) or smoked 3.5% THC cigarettes vs placebo in SCZ-CUD or CUD-only on positive and negative symptoms of schizophrenia (only for SCZ-CUD), cognition, and drug experiences assessed several hours after drug administration. SCZ-only and healthy control participants were also assessed. STUDY RESULTS: Drug liking was higher in THC groups vs placebo. Neither smoked THC nor oral dronabinol predicted positive or negative symptom subscale scores 2 and 5 h, respectively, after drug exposure in SCZ-CUD participants. The oral dronabinol SCZ-CUD group, but not smoked THC SCZ-CUD group, performed worse than placebo on verbal learning (B = -9.89; 95% CI: -16.06, -3.18; P = .004) and attention (B = -0.61; 95% CI: -1.00, -0.23; P = .002). Every 10-point increment in serum THC + THCC ng/ml was associated with increased negative symptoms (0.40 points; 95% CI: 0.15, 0.65; P = .001; subscale ranges 7-49) and trends were observed for worse positive symptoms and performance in verbal learning, delayed recall, and working memory. CONCLUSIONS: In people with SCZ-CUD, a modest single dose of oral THC was associated with worse cognitive functioning without symptom exacerbation several hours after administration, and a THC dose-response effect was seen for negative symptoms.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».