Correlates of cannabis use and cannabis use disorder among adolescents with major depressive disorder and bipolar disorder in the National Comorbidity Survey-Adolescent Supplement (NCS-A)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite evidence regarding prevalence and correlates of cannabis use (CU) and cannabis use disorder (CUD) in major depressive disorder (MDD) and bipolar disorder (BD) in adults, little is known about this topic among adolescents. METHODS: Data are from the 2001-2004 National Comorbidity Survey-Adolescent Supplement, an in-person, cross-sectional epidemiologic survey of mental disorders. Participants included adolescents, ages 13-18 years, with MDD (n = 354 with CU, n = 70 with CUD, n = 688 with no CU), BD (n = 79 with CU, n = 32 with CUD, n = 184 with no CU), or adolescents without mood disorders (n = 1413 with CU, n = 333 with CUD, n = 6970 with no CU). Analyses examined prevalence and correlates of CU and CUD within MDD and BD groups. RESULTS: CU was most prevalent in adolescents with MDD followed by adolescents with BD then controls. CUD was most prevalent in adolescents with BD followed by adolescents with MDD then controls. In covariate-adjusted ordinal logistic regression models, within MDD and BD, CU and CUD groups had significantly higher odds of lifetime suicidal ideation/attempts, as well as other significant indicators of clinical severity. LIMITATIONS: Based on changes in cannabis acceptance, potency, and availability in the two decades since this study was conducted, present findings may underestimate adverse cannabis associations. CONCLUSION: CU and CUD are both associated with adverse clinical characteristics in a community-based sample of adolescents with MDD and BD. Evidence that risks of cannabis use extend across the spectrum of use is important for adolescents with MDD and BD, in whom cannabis-related consequences tend to be more severe.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».