The effects of cannabis use disorder on cognitive functions: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Impairments in cognition are frequently associated with acute cannabis consumption; on the other hand, controversies persist regarding the residual cognitive impairments of cannabis, with some estimates highlighting significant or mild cognitive impairment. One of the main limitations of the available research syntheses is that little attention has been paid to individuals with cannabis use disorder. Thus, our main objectives are to determine the amplitude of the cognitive deficits associated with cannabis use disorder, and to identify the cognitive domains the most and least impaired. METHODS: Studies with a patient group with a cannabis use disorder diagnosis and data from at least one validated neurocognitive test were selected. After manual extraction, data were pooled in a multivariate meta-analysis and effect size estimates were calculated for 13 cognitive domains. Meta-regression analyses on potential moderators were performed. FINDINGS: There were small-to-moderate impairments in 10 out of the 13 cognitive domains. Deficits in verbal learning/memory, speed of processing and working memory were more prominent (d = 0.4/0.5) whereas verbal fluency and attention were the least affected. No association was observed between the potential moderators and global cognition. CONCLUSION: This meta-analysis shows that cannabis use disorder is associated with moderate deficits in verbal learning/memory, speed of processing and working memory. Despite the limitation of the studies in the field, our results should serve as a reminder that the residual cognitive impairments associated with cannabis should not be under-estimated prematurely.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».