Cannabis and Tobacco Co-Use Predicts Psychosis in Clinical High Risk Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cannabis and tobacco use are highly prevalent among people with psychosis and are associated with medical comorbidities and poor prognosis. Concurrent use of cannabis and tobacco (‘co-use’) is rising in the general population, but has not been studied in psychosis. Given the devastating consequences of cannabis and tobacco use, it is critical to understand how their co-use affects psychiatric symptoms and the development of psychosis. Here we used the North American Prodrome Longitudinal Study-2, a multisite prospective study of individuals at clinical high risk for psychosis (CHR), and healthy controls to examine baseline differences in psychiatric symptoms and conversion to psychosis across substance groups: (1) CHR tobacco use, (2) CHR cannabis use, (3) CHR co-use, (4) CHR non-tobacco or cannabis use, (5) CHR without substance use and (6) healthy controls. Among 1,012 participants (734 CHR, 278 controls), more frequent cannabis and tobacco use was linked to greater psychiatric symptom severity. In survival analyses, heavy cannabis and light tobacco co-use (HR = 2.93, 95% confidence interval (CI) [1.23–6.97], P = 0.015) was associated with higher risk of conversion than no use of either substance. Co-use of tobacco and cannabis was not associated with psychiatric symptom severity but did predict higher risk of conversion to psychosis. These results highlight the need for strategies that address co-use in CHR populations to mitigate potential long-term psychiatric consequences.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».