Understanding Motivations, Perceptions, And Effects of Cannabis Use in Individuals with Mood and Anxiety Disorders
Notice bibliographique
Résumé
In individuals with mood and anxiety disorders, cannabis use is common, yet its benefits and risks remain uncertain amid Canada's cannabis legalization and availability of various products. This study comprehensively reviews literature on perceptions, motivations, and effects of cannabis use among people with mood and anxiety disorders, alongside a clinical investigation comprising an anonymous survey and a qualitative interview with the same population. Two hundred and nine participants (130 current users, 41 past users, 38 non-users) completed the anonymous survey and 36 adult participants with mood and anxiety disorders including OCD or PTSD who currently use cannabis completed the qualitative virtual interviews. Survey data was analysed using SPSS and the interview data was analysed using thematic analysis in NVivo. Overall, more negative effects including cognitive dysfunction, worsening of mood and anxiety symptoms were acknowledged with ongoing cannabis use. Reasons for use include coping with mental health symptoms, sleep problems and managing medication side effects. Concerns arise from early initiation of cannabis before age 18, combined medical and recreational usage, and limited medical consultation. Individuals with coping motives and enhancement motives had a greater risk of having cannabis use-related problems as measured by the Cannabis Use Disorder Identification Test (CUDIT-R). Information from this study on motivations, potential risks including maladaptive use and dependence, mixed recreational and medical cannabis use, negative effects on health outcomes, as well as limited medical consultation, can contribute to and inform development of education, prevention, and intervention strategies.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».