Cannabis use, sleep and mood disturbances among persons with epilepsy – A clinical and polysomnography study from a Canadian tertiary care epilepsy center
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Interest in anti-seizure properties of cannabinoids is increasing, with the rise in prevalence of recreational and medical cannabis use, especially across Canada. In a recent study on people with epilepsy (PWE), cannabis use showed a strong association with poor psychosocial health. Sleep and mood comorbidities are highly prevalent in epilepsy, and are common motivations for cannabis use. The primary objective of this study was to assess demographic, subjective and objectively assessed sleep quality and mood related differences among PWE who regularly use cannabis compared to those who do not. METHODS: Consecutive consenting patients with a confirmed epilepsy diagnosis, admitted to our Epilepsy Monitoring Unit, over a 3-year period (2019-2022) were enrolled. Detailed epilepsy-related data and self-reported sleep [Pittsburgh Sleep quality index (PSQI)], Epworth Sleepiness Scale (ESS)], mood [(Beck's Depression Inventory (BDI) and Beck's Anxiety inventory (BAI)] and cannabis use related data were collected. Overnight polysomnography (PSG) was conducted on the first night of admission, with simultaneous 18-channel video-EEG. Sleep (PSG) scoring followed American Academy of Sleep Medicine guidelines by a scorer blinded to clinical details. RESULTS: Among 51 patients with similar seizure control, 25 (13 F) reported cannabis use (mean age 36.3+14.8 years) and were significantly younger than 26 (18 F) non-users (mean age 48.3+15 years). Cannabis users had significantly better subjective sleep quality (mean PSQI scores 7.2+2.9 vs 10.2+5.2 respectively). Most patients endorsed sleepiness (Cannabis users with ESS scores greater than 10; 91.3 %, 77.3 % in non-users) and moderate to extreme depression (BDI) scores. No significant differences were observed in objective sleep parameters. BDI score significantly predicted PSQI and ESS scores on multiple logistic regression analysis. SIGNIFICANCE: Despite a significant age difference, self-reported sleep quality is better among PWE who report regular cannabis use compared to non-users. However, there is no significant difference in objective sleep quantity and quality from PSG between the two groups. Additionally, severity of depressive symptoms is a significant predictor of sleep quality and of excessive daytime sleepiness among PWE.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».