Clouded Minds: A Systematic Review on the Link Between Cannabis Use and Depression in Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cannabis use is most prevalent among young adults, a time of critical brain development during which cannabis may disrupt neurological processes. Such disruptions may lead to cognitive impairments or increase susceptibility to mental health conditions, including depression. While prior research has identified a correlation between cannabis use and depression, this relationship may also stem from self-medication. Despite the developmental significance of this life stage, no comprehensive review has been written that focuses on the association between cannabis use and depression solely in young adults. The present review aims to address this gap by investigating whether cannabis use is linked to depression in this population. Methods: Studies that examined the association between cannabis use and depression among young adults using a cross-sectional or cohort design were selected. To find these articles, literature searches were performed using the databases: PsychINFO, ProQuest Theses and Dissertations Global, MEDLINE, Pubmed, and Academic Search Complete. A total of nine articles satisfying the inclusion/exclusion criteria were found. Results: There was a consistent positive relationship observed between cannabis use and depression. Out of the 11 measures examined, only one failed to report a positive association. However, many of these relationships were relatively weak, with only six of the eleven demonstrating both a positive and statistically significant connection. Discussion: We observed a weak but consistent relationship between cannabis use and depression, indicating a subtle yet consistent correlation. This suggests that young adults who use cannabis tend to exhibit a higher prevalence of depression compared to their non-using same age counterparts. Conclusion: Young adults who use cannabis appear to have higher rates of depression compared to their non-using peers. However, the cross-sectional nature of the selected studies limits findings to correlation rather than causation. Limitations also arise from the present study not fully meeting the criteria for a systematic review, such as the absence of a risk of bias assessment. Despite these limitations, further research is urgently needed due to the significant public health implications of this topic.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».