Associations between cannabis use, tobacco use and co-use with brain volume: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims Cannabis is the most widely used illicit drug worldwide and is often co-used with tobacco, the leading cause of preventable death. Although cannabis and tobacco have distinct neurobiological actions, their associations with brain volumes are unclear. We aimed to systematically review brain volumes associated with cannabis use, tobacco use, and their co-use. Design Systematic review and meta-analysis (CRD42022356982). Setting SCOPUS, PubMed and PsycINFO were searched up to 5th September 2024 Participants Searches yielded 103 studies: 57 investigated cannabis use, 45 investigated tobacco use, and one investigated tobacco and cannabis co-use. Measurements We extracted adjusted and unadjusted estimates. Random effects meta-analyses were stratified by exposure and study design across 33 brain regions. Risk of bias was assessed using a modified version of the Newcastle-Ottawa scale. Findings Meta-analysis of adjusted estimates from cross-sectional studies indicated smaller amygdala volumes (k = 17, g = 0.13, 95%CI [0.03, 0.23]) in people who use cannabis compared to controls. Relative to controls, people who smoked tobacco had smaller volumes in the amygdala (k = 5, g = 0.17, 95%CI [0.04, 0.31]), insula (k = 5, g = 0.17, 95%CI [0.06, 0.27]), pallidum (k = 5, g = 0.17, 95%CI [0.13, 0.21]) and total grey matter volume (TGMV) (k = 7, g = 0.17, 95%CI [0.04, 0.30]). Longitudinal studies indicated a larger decrease in TGMV in people who smoke tobacco (k = 5, g = 0.05, 95%CI [0.01, 0.10]) relative to controls. Conclusions There was evidence that cannabis use was associated with smaller volume in the amygdala. Tobacco use was associated with smaller amygdala, insula, pallidum and total grey matter volume.
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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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».