The Impact of Regular Cannabis Use on Mood and Anxiety Levels in Young Adults Compared to Non-Users: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cannabis, otherwise known as marijuana, is one of the most commonly used psychoactive substances among young adults, yet its impact on mental health, particularly mood and anxiety disorders, remains contested. While some studies suggest potential anxiolytic and mood-stabilizing effects, primarily related to cannabidiol (CBD), a growing body of longitudinal and clinical evidence links regular cannabis use to heightened risks of depression, anxiety, and emotional dysregulation. Despite its widespread use, there is conflicting evidence regarding the therapeutic effects of cannabis on mood and anxiety and its long-term effects. Methods: This literature review systematically examines the relationship between regular cannabis use (defined as using it at least once per week) and mood and anxiety levels in young adults aged 18–25, a demographic especially vulnerable to mood and anxiety disorders due to ongoing neurodevelopment and high prevalence of cannabis use.7 Studies were identified using PubMed, OVID Medline, and the Cochrane Library, with inclusion criteria focused on observational studies, randomized controlled trials, and meta-analyses published in English over the last decade. Data regarding mood and anxiety outcomes were extracted, including depressive, anxiety, and emotional dysregulation symptoms, and analyzed to determine a potential relationship between cannabis use and mood disorder symptoms. Results: The review finds consistent evidence that regular cannabis use is associated with increased symptoms of depression, anxiety, and, in some cases, suicidal ideation. These associations appear stronger in females and in individuals with lower emotional regulation capacity. Neurobiological mechanisms, such as dysregulation of Cannabinoid Receptor 1 (CB1) in the endocannabinoid system and psychosocial factors, including cannabis use as a maladaptive coping strategy, are discussed as underlying contributors. Discussion: While cannabis may provide short-term relief for some, its regular use is linked to increased depression, anxiety, and suicidality and poses a significant risk to emotional well-being during a critical period of psychological development. Conclusion: These findings emphasize the need for early screening, sex-specific risk assessments, and targeted public health messaging. Further longitudinal and mechanistic studies are needed to clarify causality and guide effective harm reduction strategies.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».