Examining Daily Associations Between Cannabis Use and Alcohol Use Among People Who Use Cannabis for Both Medicinal and Nonmedicinal Reasons: Substitution or Complementarity?
Notice bibliographique
Résumé
People who use cannabis for medicinal reasons tend to report elevated cannabis use and reduced alcohol use, which may reflect a cannabis–alcohol substitution effect. However, it is currently unclear whether cannabis is used as a substitute for or complement to alcohol at the day level among individuals who use cannabis for both medicinal and nonmedicinal reasons. This study used ecological momentary assessment (EMA) to examine day-level cannabis-alcohol associations linked to day-level variation in medicinal (versus nonmedicinal) reasons for cannabis use. People reporting cannabis use for both medicinal and nonmedicinal reasons (N=66) completed daily surveys assessing previous-day reasons for cannabis use, cannabis consumption, and alcohol consumption. Multilevel models revealed that days during which cannabis was used for medicinal (versus exclusively nonmedicinal) reasons were associated with reduced consumption of both cannabis and alcohol, and alcohol use was increased on days involving greater cannabis consumption. Further, the day-level association between medicinal (versus exclusively nonmedicinal) reasons for cannabis use and lower alcohol consumption was mediated by fewer grams of cannabis used on those days. Results suggest that day-level cannabis-alcohol associations may be complementary rather than substitutive among people who use cannabis for both medicinal and nonmedicinal reasons, and reduced (rather than increased) cannabis use may explain the link between medicinal reasons for cannabis use and reduced alcohol use. These individuals may still be at risk for cannabis-alcohol co-use-related harms, especially on days when they use cannabis for nonmedicinal reasons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».