Examining the Relationship Between Cannabis Use and Mood, Anxiety, and Psychotic Symptoms in Psychiatric Patients with Severe Concurrent Mental Health and Substance Use Disorders Before and After Recreational Cannabis Legalization in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The relationship between cannabis use and mental health has garnered significant attention in recent decades. However, studies have largely been in general populations or in countries in which recreational cannabis use is illegal. Method: The current cross-sectional study examines the relationship between cannabis use, mood disorders, anxiety, and psychosis in an inpatient psychiatric population with severe concurrent mental health and substance use disorders, exploring the potential moderating effect of the legalization of recreational cannabis in Canada. Results: Cannabis use compared to non-use was associated with higher self-reported depression, anxiety, and psychotic symptoms but was not associated with diagnosis of a mood, anxiety, or psychotic disorder. Frequency of cannabis use was unrelated to mental health outcomes, but age of first use was negatively associated with self-reported psychoticism symptoms. There were some significant associations between recreational cannabis legalization and mental health, but legalization was largely unrelated to outcomes. There were also some significant differences by demographics. Conclusions: While findings are relatively consistent with prior literature, some significant associations differed, suggesting the importance of examining concurrent disorder patients as a unique population when examining relationships between cannabis use and mental health.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».