Cannabis Use Characteristics and PTSD-Related Outcomes Among Canadian Veterans With Chronic Pain
Notice bibliographique
Résumé
Previous research on the relationship between cannabis and posttraumatic stress disorder (PTSD) has produced equivocal results. One explanation is that differences in cannabis use characteristics (e.g., medicinal vs. recreational use, route of administration, THC to CBD ratio, and grams per day) are associated with differences in PTSD severity. Using data from a previous cross-sectional study, we performed a series of MANOVAs to examine how cannabis use, cannabis use characteristics, sex, and talk therapy attendance are associated with PTSD severity, psychological distress (i.e., depression and anxiety), and insomnia in a sample of Canadian veterans with chronic pain and a history of trauma (N = 513). We also performed descriptive analysis on participants’ demographics, military history, and cannabis use. Participants with a cannabis prescription and/or who attended talk therapy tended to have higher PTSD severity than those who did not. Cannabis use, sex, route of administration, THC to CBD ratio, and grams per day, were not significantly correlated with PTSD-related outcomes. However, descriptive analysis showed that the majority of those who used cannabis reported that it benefited their mental health. We speculate that veterans with more severe PTSD are more likely to seek out treatment in the form of prescribed cannabis or talk therapy; and that the perceived effect of cannabis on PTSD differs from the measured effect due to cannabis only causing a short-term reduction in PTSD symptoms.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».