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Enregistrement W4402996063 · doi:10.1177/21676968241287390

Sex Differences in Indicators of Mental and Cardiovascular Health in Cannabis-Using Undergraduates

2024· article· en· W4402996063 sur OpenAlexafffund
Kara Thompson, Margo C. Watt, Darien DeWolf, Rachael MacDonald‐Spracklin

Notice bibliographique

RevueEmerging Adulthood · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council
Mots-clésMental healthPsychologyCannabisClinical psychologyDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated sex differences in indicators of mental health (anxiety, depression) and cardiovascular health (e.g., physical activity levels, heart rate, VO 2 max) in a sample of cannabis-using undergraduates. The sample included 209 participants (65% female) who completed two daily diaries for 14 days on their mobile devices; half of whom ( n = 100) also wore a Fitbit Charge 4. Females (vs. males) reported significantly more psychological distress at baseline; greater use of cannabis to cope with symptoms of both physical and mental ill-health; and more risks to cardiovascular health. Discriminant function analysis revealed that the variables that significantly distinguished females from males were: 1. Lower VO2 max percentile; 2. Fewer “moderate-to-very active” minutes of physical activity; 3. Higher depression scores plus poorer perceptions of mental health and physical health. Findings from this study suggest that female emerging adults who use cannabis regularly may be uniquely vulnerable to cannabis-related risks.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,291 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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