Cannabis and sleep architecture: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis use for sleep is increasingly prevalent, yet its effects on sleep architecture remain unclear. This systematic review and meta-analysis examined polysomnographic evidence on cannabis' impact on sleep parameters. Eighteen studies were identified, with nine suitable for meta-analysis. Findings indicate that cannabis administration does not consistently alter sleep duration, latency, wake time, efficiency, or sleep staging. While early studies suggested reductions in rapid eye movement sleep, these were primarily based on small-scale trials with high tetrahydrocannabinol doses and significant methodological limitations. More recent studies using larger samples and lower therapeutic doses of tetrahydrocannabinol have reported mixed (and often no) evidence of rapid eye movement (REM) suppression, and the evidence base remains very limited. However, withdrawal from active cannabis use was consistently associated with sleep disturbances, including reduced total sleeping times and prolonged sleep onset latency, as well as REM rebounds. Variability in study outcomes highlights the influence of factors such as dosage, cannabinoid composition, prior cannabis use, and health conditions. Further research using standardised protocols and larger samples is needed to clarify the relationship between cannabis and sleep architecture and to address the discrepancies between subjective sleep improvements and objective sleep metrics.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».