Characterizing the Cannabis Withdrawal Trajectory in Men With Cannabis and Tobacco Co-Use: A Preliminary Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background: Cannabis and tobacco co-use is prevalent, and individuals who co-use have elevated cannabis relapse rates compared with those using cannabis alone. Research demonstrates that individuals who co-use experience greater cannabis withdrawal severity, a strong predictor of cannabis relapse, compared with those using cannabis alone. In this secondary analysis, we compared the trajectory of cannabis withdrawal severity during 28 days of cannabis abstinence in individuals with cannabis use disorder parsed according to tobacco co-use status. Methods: Men with cannabis use disorder (N=20) were parsed according to tobacco co-use: those with heavy (CT-H ≥10 cigarettes/day, n=11) and light tobacco co-use (CT-L ≤5 cigarettes/day, n=9). Participants completed 28 days of cannabis abstinence encouraged by contingency management and supportive therapy. Cannabis withdrawal severity was assessed weekly using the Marijuana Withdrawal Checklist. Abstinence was biochemically verified using urine analyzed by gas chromatography-mass spectrometry. Results: Fourteen participants achieved 28 days of biochemically verified cannabis abstinence and 4 participants significantly reduced their cannabis use (>70%); 2 participants relapsed and were excluded from the analyses. In the included participants (CT-H, n=9; CT-L, n=9), there was a significant interaction (group x time) effect for Marijuana Withdrawal Checklist severity ( P =0.03). Relative to CT-L, CT-H exhibited elevated cannabis withdrawal severity across multiple time points during cannabis abstinence. Conclusions: CT-H experiences elevated cannabis withdrawal severity that persists throughout 28 days of cannabis abstinence, relative to CT-L. Since withdrawal symptoms that remain elevated in severity over time prolong cannabis relapse risk, personalized approaches that target heavy tobacco co-use in CT-H may improve rates of cannabis cessation. Contexte: La consommation simultanée de cannabis et de tabac est répandue, et les personnes qui la pratiquent ont des taux de rechute élevés pour le cannabis par rapport à celles qui consomment seulement du cannabis. Les recherches démontrent que les personnes qui font un usage conjoint éprouvent une plus grande intensité de sevrage du cannabis, un facteur prédictif important de rechute, par rapport à celles qui ne consomment que du cannabis. Dans cette analyse complémentaire, nous avons comparé la courbe d’intensité du sevrage du cannabis pendant 28 jours d’abstinence chez des personnes souffrant de troubles liés à l’usage du cannabis et classées en fonction de leur statut de consommateur simultané de tabac. Méthodes: Les hommes souffrant de troubles liés à la consommation de cannabis (N=20) ont été répartis en fonction de leur consommation simultanée de tabac : ceux ayant une forte consommation de tabac (CT-H ≥10 cigarettes/jour, n=11) et ceux ayant une faible consommation de tabac (CT-L ≤5 cigarettes/jour, n=9). Les participants ont suivi 28 jours d’abstinence de cannabis, encouragés par une gestion des contingences et une thérapie de soutien. La sévérité du sevrage du cannabis a été évaluée chaque semaine à l’aide de la liste de contrôle du sevrage de la marijuana (Marijuana Withdrawal Checklist-MWC). L’abstinence a été vérifiée biochimiquement en analysant l’urine par chromatographie en phase gazeuse et spectrométrie de masse. Résultats: Quatorze participants ont atteint 28 jours d’abstinence de cannabis vérifiée biochimiquement et quatre participants ont réduit de manière significative leur consommation de cannabis (>70%); deux participants ont rechuté et ont été exclus des analyses. Parmi les participants inclus (CT-H, n=9; CT-L, n=9), il y avait un effet d’interaction significatif (groupe x temps) pour la sévérité de la MWC ( P =0,03). Par rapport à CT-L, CT-H a présenté une sévérité de sevrage du cannabis élevée sur plusieurs points temporels pendant l’abstinence de cannabis. Conclusions: Les CT-H présentent une sévérité de sevrage du cannabis élevée qui persiste pendant les 28 jours d’abstinence, par rapport aux CT-L. Étant donné que les symptômes de sevrage dont la gravité reste élevée au fil du temps prolongent le risque de rechute de consommation de cannabis, les approches personnalisées qui ciblent la forte consommation conjointe avec le tabac chez les CT-H peuvent améliorer les taux d’abandon du cannabis.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».