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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».