Cannabis and Cognitive Function in Multiple Sclerosis: Findings From a Large Consecutive Clinical Sample
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cannabis is commonly used in persons with MS (pwMS) for symptom relief. Previous studies investigating the effects of cannabis on objective cognitive functioning in MS have yielded mixed results. AIM: To examine associations of recreational cannabis use with objective cognitive performance in a large, consecutive clinical sample of pwMS. METHODS: In a cross-sectional study, 847 pwMS provided information on cannabis consumption and were administered the Minimal Assessment of Cognitive Function in MS (MACFIMS) battery, assessing memory, executive function, language, and processing speed. Cognitive performance of cannabis users (N = 254) and nonusers (N = 593) was compared by means of a one-way MANOVA. Multiple linear regressions then examined whether cannabis use independently predicted cognitive test results. RESULTS: A significant effect of cannabis use on cognitive performance was observed, F(11, 692) = 1.955, p = 0.030, Wilks λ = 0.970, with users performing significantly poorer than nonusers on the SDMT [F(1, 703) = 6.099, p = 0.014]. Regression models, taking into account covariates (age, education, disease duration, anxiety, and fatigue) revealed that cannabis independently predicted performance on the SDMT, PASAT-3, and PASAT-2, all p < 0.001. Models explained 15.8%, 7.1%, and 8.7% of variance, respectively. CONCLUSION: This cross-sectional study provides evidence that cannabis use is associated with poorer processing speed and working memory in pwMS, thereby presenting a possible additional risk factor for cognitive impairment. This finding takes on added concern in light of cannabis use increasing with its legalization, and the worldwide increase of cannabis potency.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».