Associations Between Cannabis Use and Mental Health in Patients Accessing Treatment for Substance Use Disorders: An Exploratory Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cannabis use is common among individuals with substance use disorders (SUDs), yet its relationship with mental health characteristics in treatment-seeking populations remains unclear. Objectives: This study examined associations between cannabis use and mental health in patients seeking SUD treatment, to understand whether cannabis use relates to clinical characteristics relevant to SUD care. Methods: A cross-sectional online survey was completed by 544 patients in Ontario, Canada seeking treatment for any SUD (including cannabis use disorder). Participants were grouped by cannabis use: any past-year use (current use; n = 363), lifetime use but no past-year use (past use; n = 109), and no lifetime use (never use; n = 72). Anxiety, depression, sleep quality, and disability were assessed with the Generalized Anxiety Disorder scale (GAD-7), Patient Health Questionnaire (PHQ-9), Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), and World Health Organization Disability Assessment Schedule (WHODAS). Psychiatric diagnoses, trauma exposures, and suicidality were also assessed. Results: Cannabis use group was significantly associated with trauma history and several psychiatric diagnoses (e.g., anxiety, depression), with the highest prevalence in the current use group (p < 0.05). Many associations between cannabis use and psychiatric diagnoses were no longer significant after controlling for trauma history. GAD-7, PHQ-9, WHODAS, and PSQI scores significantly differed between groups (p < 0.001); the past use group had the highest scores (p < 0.05), and these associations persisted when controlling for trauma history. Conclusions: Lifetime cannabis use was associated with poorer mental health characteristics among patients seeking treatment for SUDs, possibly due to greater incidence of trauma.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».