The Prevalence of Cannabis Use Disorder in Individuals with Anxiety or Related Disorders: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective The current study aimed to systematically review the prevalence of comorbid Cannabis Use Disorder (CUD) in individuals with Anxiety and Related Disorders (ARDs).Method PubMed, PsycInfo, and Web of Science were searched electronically to identify studies comprised of participants 18+ years, diagnosed with a current ARD via clinician interview and experiencing comorbid CUD (interview or validated screener). Of the 1646 articles identified, 11 were included.Results Across general population samples (n = 7), approximately 1 in 30 to 1 in 5 individuals with an ARD had comorbid CUD (lifetime prevalence: 3.3%–21.6%; current prevalence: 4.3%–20.0%). Among veteran samples with PTSD (n = 4), comorbid CUD was reported in approximately 1 in 25 to 1 in 3 individuals for current prevalence (4.1%–34.0%), and about 1 in 9 for lifetime prevalence (11.3%–12.5%).Conclusion Preliminary evidence suggests that individuals with ARDs may be susceptible to developing comorbid CUD. Current comorbidity rates may be higher among veterans with PTSD compared to adults in general population samples; however, due to the limited number of eligible studies and methodological heterogeneity, further research is needed to confirm this difference. Given the recent global increase in cannabis legalization, understanding ARD–CUD comorbidity in high-risk populations is essential to inform treatment and improve outcomes.
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».