The effects of naturalistic cannabis use on cognition and subjective experience in older adults with normal cognitive function
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adults over the age of 65 years are the fastest growing group of cannabis users, but there are few studies of the acute effects of cannabis in this population. AIMS: In the present naturalistic study, participants were invited to smoke their preferred legal cannabis in the lab prior to tests of verbal learning and memory, executive function and information processing, and functional vision and visual attention. METHODS: In this counterbalanced, crossover design, performance after cannabis was compared to a sober condition. Blood levels of delta-9-tetrahydrocannabinol (THC) were measured and correlated with cognition. RESULTS: Participants aged 65-78 (31 in total; 21 male) with normal cognitive function chose to smoke cannabis with an average THC content of 18.7%. Analysis with linear mixed models found that performance on the trail making test versions A and B was decreased 60 minutes after smoking cannabis, compared to the no cannabis condition. The percentage of words retained in the verbal free recall test was significantly higher in the cannabis condition; this was apparently due to a reversal in performance decrement. Smoked cannabis produced robust subjective drug effects. At 60 and 210 minutes, there were unclear correlations of blood THC and metabolites to cognitive performance. CONCLUSIONS: These results suggest that older adults who use cannabis may show decrements in performance on only some tests of cognition, and marked changes in subjective experience.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».