Cannabis use and psychotherapeutic outcomes for PTSD in Canadian military and veterans
Notice bibliographique
Résumé
Canadian Armed Forces (CAF) members and veterans are increasingly choosing cannabis to manage mental health symptoms, including those of Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD). Although psychotherapeutic treatments are recommended for PTSD, there is a lack of high-quality research regarding the potential impacts of cannabis use on treatment outcomes. The little research that has examined cannabis use and psychotherapeutic treatment for PTSD has produced mixed results. There is also a lack of detailed information on cannabis use characteristics (e.g., frequency, THC potency, CBD:THC ratio) of CAF members and veterans and how these may relate to treatment outcomes. Further, little is known about CAF members’ and veterans’ experiences of cannabis use during psychotherapeutic treatment. This study utilized a pre-post-follow-up design to examine psychotherapeutic treatment outcomes of 11 treatment-seeking CAF members and veterans with clinical or sub-clinical PTSD. Multilevel modelling was used to compare outcomes of those who use cannabis (n = 4), and those who did not use cannabis (n = 7). No statistically significant results were found, however the comparison was of low power due to sample size. A regression analysis examined the potential relationships between cannabis-use characteristics and PTSD symptoms at pre-treatment (which included all participants who for whom there was adequate data), however, again, there were no statistically significant results and the analysis was of low power (n = 9). Descriptive results on cannabis use characteristics highlighted a high degree of heterogeneity even in the small sample suggesting that future research that measures cannabis in a more detailed way may aid in clarifying the currently mixed findings. Thematic analysis of open-ended questions highlighted several important themes regarding factors influencing cannabis use decisions and experiences. Careful consideration of both benefits and drawbacks of cannabis, as well as personal beliefs and history, appear to play important roles in cannabis use choices and experiences. Clinicians could benefit from the knowledge that cannabis use varies considerably in this population, and from understanding factors that may relate to their clients’ cannabis use decisions and experiences. Clinicians could use themes identified in this study as starting points for more informed conversations around cannabis use with clients.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».