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Enregistrement W4407088164 · doi:10.1159/000543755

Cognitive Function among People with Severe Substance Use

2025· article· en· W4407088164 sur OpenAlexaboutno aff
Nina Auestad, Stig Tore Bogstrand, Odd Martin Vallersnes, Anners Lerdal, Linda Elise Couëssurel Wüsthoff

Notice bibliographique

RevueEuropean Addiction Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorges Forskningsråd
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentCognitionPopulationMedicinePsychologyClinical psychologyPsychiatrySubstance useCognitive impairmentEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Studies report a high variability of cognitive impairment in people who use drugs, ranging from 20% to 80%. Most research focuses on individuals who use drugs who are either admitted to treatment facilities or incarcerated and being abstinent from substances. The present study aimed to assess cognitive function among populations with ongoing, severe, habitual substance use, mimicking a real-world day-to-day situation. METHODS: Cross-sectional design with 171 participants (70.2% male) with severe substance use, recruited from two sites in Oslo, Norway. All participants were screened for cognitive function using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). A cutoff of <26 points was used to classify possible cognitive impairment. Participants also provided information on their alcohol and substance use, as well as demographic data. RESULTS: 74.9% of the participants scored below the MoCA cutoff for possible cognitive impairment. We did not find any associations between scoring below the MoCA cutoff <26 and the substance use variables (substance use, number of substances used, history of overdoses, injection drug use, and past substance use treatment). CONCLUSION: A high proportion of people with severe substance use may experience a functional cognitive impairment. This study provides novel insights into cognitive function within a population actively engaged in habitual substance use, offering a real-world perspective with high external validity. This knowledge is highly relevant for service providers who aim to deliver tailored follow-up services to this population outside of traditional treatment settings.

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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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