Real-Time and Long-Term Effects of Medical Marijuana on Older Adults: Protocol for a Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older adults represent the fastest-growing group of medical marijuana (MM) users in the United States, with chronic pain being the most common reason for use. Despite this trend, scientific evidence remains limited regarding the short- and long-term effects of MM on critical health outcomes, including cognitive function, physical and mental health, and overall quality of life in this population. To better inform clinical practice and public policy, there is a clear need for more rigorous, longitudinal studies that examine the impact of real-world MM products over time. OBJECTIVE: The Study on Medical Marijuana and Its Long-Term Effects on Older Adults (SMILE) is a prospective cohort study that aims to 1) determine MM's short- and long-term effects on pain, physical, emotional, and cognitive functioning, and quality of life in older adults; and 2) identify MM product characteristics and patient subgroups associated with improved outcomes and side effects. METHODS: This study will recruit and follow 440 older adults (50 years or older, ~50% >65, ~50% male) with chronic pain for 12 months, as some initiate MM (MM group, n=330) and others do not (comparison group, n=110). Data collection included quarterly survey questionnaires (focusing longitudinal changes in cannabis use, pain, physical and emotional functioning, side effects, and quality of life); baseline and 12-month cognitive assessments, pain sensory tests, and blood/urine samples for cannabis use; and periodic smartphone- and Fitbit sensor-based measurements to capture detailed MM use patterns, real-time pain, mental health, and objective data on physical activity and sleep. Data will be analyzed using descriptive analyses, generalized linear mixed effects models, and generalized estimating equations models to assess differences in short- and long-term effects between the MM and comparison groups, and subgroups among those initiating MM treatment. RESULTS: Recruitment for the SMILE study began in July 2022 and all data collection is expected to be completed by 2026. As of October 2025, we enrolled 399 participants, with 277 in the MM group and 122 in the comparison group. Data analysis is currently underway, and results are expected to be published starting in 2027. CONCLUSIONS: With multisource data collected in real-time and over 12 months, our study will provide much-needed scientific evidence addressing: 1) whether MM can reduce pain and improve physical and emotional functioning in the short term among older adults; 2) whether effects of MM last for 12 months and demonstrate changes in quality of life or cognition; and 3) whether health benefits and consequences differ by MM product type and whether individual differences (e.g. sex, baseline pain phenotyping) moderate the relationship. Our findings will offer valuable insights for physicians and patients when considering MM as a treatment option, and will help guide more informed, individualized care decisions.
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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 | 0,041 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,008 |
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 ».