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Enregistrement W1809992158 · doi:10.1111/add.13155

Confirmation of the trials and tribulations of vaping

2015· letter· en· W1809992158 sur OpenAlexaboutno aff
Alan J. Budney, James D. Sargent, Dustin C. Lee

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésCannabisRegulatory scienceAction (physics)Public healthScientific evidenceMedicineMEDLINEPolitical sciencePublic relationsEnvironmental healthPublic economicsPsychiatryLawEconomicsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Responses to our article indicate consensus on the need for expedited scientific and regulatory action related to vaping of cannabis and other substances to curtail untoward public health impact and identify potential benefits. How to speed up science, increase knowledge and enact responsible regulatory policy poses a formidable challenge. The responses to our paper on the emerging phenomenon of vaping cannabis confirmed the pressing need to understand more clearly its public health impact, but this should not keep us from implementing common-sense policies before all the data can be gathered. Dr Tashkin, the foremost expert on the toxicology of cannabis smoke, suggests that the health benefit of vaping cannabis is probably limited to a reduction in symptoms of bronchitis 1. This may benefit cannabis users with compromised lung health, but overall produces fewer health benefits than those projected from using e-cigs to replace burning tobacco. Fischer and colleagues speculate that proliferation of vaping devices could herald the development of novel and more hazardous cannabis formulations for use in these devices 2. They reflect on how vaping may decrease the perceived risk associated with cannabis use, and thereby increase use and the negative consequences of misuse. Drawing from observations from Canada they warn that, as with e-cigs, consumers appear to be ahead of policy leaders, underscoring the urgent need to gain control over already well-established operations of the cannabis and vaping industries. One example of how to combat industry is the State of California's Blue Ribbon Commission on Marijuana Regulation, which is adapting tobacco policies previously implemented successfully to control tobacco proliferation 3. Dr Cox focuses on the need for increased regulation of the commercialization of vaporisers to minimize the adverse impact of vaping 4. He reminds us of the tobacco industry's huge commitment to developing vaping techniques, and long-standing interest in cannabis products, confirmed by a study of tobacco industry documents 5. Dr Cox calls for a coordination of global research efforts on vaping of tobacco, cannabis and other substances to fill critical knowledge gaps and inform policy before Industry can exploit our ignorance. To this end, some aspects of good policy based on tobacco control, for example limits on the ability to market to teens, need not wait for new data. Dr Gartner provides an Australian perspective that reminds us how difficult it can be to get policy right 6. She educates the reader about ‘mulling’, the practice of mixing tobacco with cannabis to assist with the burning cannabis and provide a smoother taste. Mulling may increase the prevalence of tobacco use by serving as a gateway for tobacco initiation. Gartner suggests that vaping may reduce mulling which may, in turn, reduce tobacco use. Her point that we need to consider carefully the possible benefits of vaping alongside potential concerns is well taken. Generally, most commentators agreed that the scientific and regulatory communities must ramp up efforts related to the vaping of cannabis, tobacco and even other substances, such as caffeine 7. As the availability and popularity of vaping rockets ahead, many marketers will capitalize on its profitability with little regard for public health implications. Writing commentaries such as ours about this issue is easy; the more formidable challenge is how to speed up science, increase knowledge and get responsible regulatory policies enacted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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