Cannabis Use, Premorbid History and Symptom Severity Following a Concussion : a Cross Sectional Study in a Canadian Tertiary Care Clinic
Notice bibliographique
Résumé
Background: Close to 14% of Canadians aged 15 years and older reported some use of cannabis products for medical or non-medical use. Non-prescriptive drug use of cannabis has been reported among patients with a concussion. The recent legalization of cannabis in Canada is leading health practitioners to investigate patient-reported use of cannabis on concussion care practices. Objective: We hypothesize that premorbid history and symptom severity may contribute to a patientu2019s use of cannabis following a concussion. We sought to compare the relationships between premorbid characteristics and symptom severity scores with cannabis use in an adult population of patients attending a tertiary care clinic (TCC) for persistent post-concussion symptoms. Methods: Patients in the study population visited the TCC for post-concussion care from July 2013 to December 2017 and completed the survey at the time of their first visit. Cannabis use was defined as patient-reported use in the past 12 months before the concussion and/or current use. Premorbid characteristics included history of learning disability, ADD/ADHA, anxiety and depression. Symptom severity was measured using the Rivermead Post Concussion Questionnaire (RPQ).Chi Square statistics were used to test for significant relationships.Results: The prevalence of cannabis use among the TTC study population was 10.9% (179/1643). At this TCC, patients with or without learning disability had a rate of cannabis use of 28.6% vs.10.2% (p<.05). Similarly patients with or without a history of ADD/ADHD had a rate of cannabis use of 34.4% vs. 9.9% (p<.05). In patients with or without a history of depression had a rate of cannabis use of 15.8% vs. 10.0% (p<.05). While patients with or without a history of anxiety had a rate of cannabis use of 15.6% vs. 10.2% (p<.05). Whereas, in contrast, patients with or without high RPQ symptom scores had a rate of cannabis use of 10.7% vs.15.9% (p<.05). Discussion: In our TCC study population we determined the rate of cannabis use in several premorbid conditions. In the treatment of concussion it may be helpful for clinicians to know along with their premorbid history, if the patient is taking cannabis.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».