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Enregistrement W4414435542 · doi:10.1080/17522439.2025.2560848

“One thing we all know we can connect on”: A qualitative study of cannabis use and the social dynamics of young adults with first episode psychosis

2025· article· en· W4414435542 sur OpenAlexafffund
Amar Ghelani

Notice bibliographique

RevuePsychosis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFederation for the Humanities and Social Sciences
Mots-clésYoung adultQualitative researchPsychosisCannabisQualitative analysisSchizophrenia (object-oriented programming)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cannabis consumption is common among young adults with First Episode Psychosis (FEP). Mental health professionals tend to discourage its use due to concerns around symptom exacerbation and negative social outcomes. However, young adults report using cannabis for social and relational enhancement purposes. This study investigates the social aspects of cannabis use in service users with FEP who do not wish to abstain, to inform engagement and harm reduction efforts.Method: A qualitative design and thematic analysis were utilized to examine the views of young adults with FEP (n = 15) towards the connections between peer groups and cannabis consumption.Results: Participants were 20–30 years old and reported that peers were pivotal during early cannabis use, consumption facilitated community among users, and many adopted a socially informed “stoner identity”. Cannabis had a positive effect on peer relationships and it was important to friendships, though some noted a shift from social to solitary use.Discussion: Clinicians should enquire about the links between cannabis consumption, friendships, community, and identity while supporting young adults in navigating social pressures that maintain use. Alternative activities that provide enjoyment, acceptance, commonality, confidence, and relaxation must be explored. Treatment should support young adults towards meaningful identity formation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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