A six-hour time series of the acute effects of ingested cannabis intoxication on a battery of cognitive tasks
Notice bibliographique
Résumé
As ≥33% of Canadian adults used cannabis last year, characterizing the effects of acute cannabis intoxication on cognitive function is imperative. The effects of inhaled cannabis intoxication on several cognitive tasks are well known; however, ≥50% of cannabis users consumed ingestible cannabis products (i.e., ‘edibles’) in 2023, for which the cognitive effects are poorly understood. Edible intoxication likely presents differently from inhalation due to different absorption and metabolic routes for the psychoactive component of cannabis, Δ9-tetrahydrocannabinol (THC). Thus, the purpose of our study was to characterize the acute effects of ingested cannabis intoxication on cognitive function. Fourteen participants (8 female; 29.7±7.3years), who had consumed cannabis before, but not more than once per week in the six months prior to participation, performed a battery of cognitive tasks before (baseline; BL) as well as immediately (0h), 0.5h, 1h, 1.5h, 2h, 2.5h, 3h, 3.5h, 4h, 5h, and 6h following ingestion of two 5mg THC capsules. The battery included simple reaction time (SRT), go/no go reaction time (GNG), Corsi block tapping (CBT), visuospatial trail making (VTM), and a subjective questionnaire. Outcomes at each timepoint were compared to BL. Participants felt intoxicated 1-6h post-ingestion. SRT and SRT variability were increased from 2.5-3.5h and 3-4h, respectively. GNG accuracy was reduced from 1h-6h, and VTM errors were greater at 2h (all p
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».