Examining the association between affective disorders with psychotic features and cannabis use 30 days prior to admission to inpatient psychiatry in Ontario, Canada from 2015-2019.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cannabis use is associated with the risk of developing psychosis. There is substantial research on the association between cannabis use and non-affective psychotic disorders, but few studies have examined the relationship between cannabis and affective disorder with psychotic features (ADPF). Objectives: To investigate the association between ADPF and cannabis use 30 days prior to admission to inpatient psychiatry and to explore the role of age and gender as effect modifiers. Methods: Data from the Ontario Mental Health Reporting System collected between 2016-2019 were used to conduct multivariable regression analyses. Binary logistic regression analyses were performed to investigate whether the odds of having used cannabis were greater among those with ADPF compared to those without ADPF and whether the association was moderated by age or gender. Results: Among those with affective disorders, those with psychotic features were at no greater odds of having used cannabis 30 days prior to inpatient psychiatric admission compared to those without psychotic features. Gender was found to modify the association between ADPF and cannabis exposure. Being female with ADPF was associated with lower odds of using cannabis prior to inpatient psychiatric admission than females without ADPF. Compared to males without ADPF, males with ADPF were at no greater odds of having used cannabis within 30 days prior to admission. Overall, a larger proportion of males used cannabis prior to admission, compared to females. Age was not found to modify the association between ADPF and cannabis exposure. Conclusion: In addressing gaps in the literature regarding cannabis use and affective psychotic disorders, the results of the study demonstrated a nuanced gender-based relationship between ADPF and cannabis use. Based on these findings, the study has implications for informing early intervention initiatives for harm reduction and clinical practice among persons with severe mental health concerns.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».