Multilevel Profiles of Neurobiological Profiles of Risk, and Resilience and Treatment Outcomes in Early-Stage Psychiatric Disorders: Associations With Longitudinal Functioning Trajectories-A Multi-Level Machine Learning Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Aims:The association between cannabis use and psychosis has emerged as a prominent societal and health service issue over the past decade.In this symposium, we provide a broad overview of the current state of the research into the prevalence and trends in cannabis related psychosis and also deal with potential mechanisms and new treatment approaches. Methods and Results:The first presentation provides an overview of the increasing prevalence of cannabis psychosis internationally and highlights that this is an issue of global concern.The second presentation explores the association between legalizing cannabis use and rates of adolescent psychosis in Canada.The third presentation presents data about the relationship between inflammatory markers and cannabis use in youth.The final presentation gives an overview of a new treatment clinic for people with psychosis and cannabis use disorder and gives the first outcome data from this innovative service.Our symposium will end with a discussant who has lived experience of a cannabis induced psychosis who will give his views of the research and thoughts on the future of this field.Conclusions: Taken together, these presentations provide an overview of trends and risk factors for cannabis psychosis alongside opportunities for intervention and support.Implications for policy and practice are discussed in partnership with an expert by experience.
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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) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».