Medical marijuana programs — Why might they matter for public health and why should we better understand their impacts?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although cannabis is an illegal drug, 'medical marijuana programs' (MMPs) have proliferated (e.g., in Canada and several US states), allowing for legal cannabis use for therapeutic purposes. While both health risks and potential therapeutic benefits for cannabis use have been documented, potential public health impacts of MMPs - also vis-à-vis other psychoactive substance use - remain under-explored. METHODS: We briefly reviewed the emerging evidence on MMP participants' health status, and specifically other psychoactive substance use behaviors and outcomes. RESULTS: While data are limited in amount and quality, MMP participants report improvements in overall health status, and specifically reductions in levels of risky alcohol, prescription drug and - to some extent - tobacco or other illicit drug use; at the same time, increases in cannabis use and risk/problem patterns may occur. CONCLUSION: MMP participation may positively impact - for example, by way of possible 'substitution effects' from cannabis use - other psychoactive substance use and risk patterns at a scale relevant for public health, also influenced by the increasing population coverage of MMPs. Yet, net overall MMP-related population health effects need to be more rigorously and comprehensively assessed, including potential increases in cannabis use related risks and harms.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».