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Enregistrement W2045134821 · doi:10.1080/10826080802494875

Cannabis Dependence as a Primary Drug Use–Related Problem: The Case for Harm Reduction–Oriented Treatment Options

2009· article· en· W2045134821 sur OpenAlexafffundabout
Andrew Hathaway, R. Callaghan, Sheila Macdonald, Patricia G. Erickson

Notice bibliographique

RevueSubstance Use & Misuse · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCannabisPsychosocialHarm reductionPsychiatryAbstinenceDrugPsychologyMedicineCannabis DependenceClinical psychologyFamily medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Few studies have focused on cannabis dependence as compared to other drugs more commonly acknowledged as presenting a substantial need for treatment. This paper presents findings from a 2004-2005 study of drug user treatment clients in Southern Ontario, Canada. Clients with cannabis (n = 128) or cocaine (n = 300) as their primary drug problem were compared on psychosocial and demographic characteristics, drug effects, and clinical impairment. There are more similarities than differences between groups, with DAST and DSM scores showing high rates of "dependence" and reported symptoms of "abuse." However, cannabis consistently scored lower on these items, supporting the idea of a continuum of risk on which its rank compared with other potentially misused drugs holds across a wide range of symptoms of impairment. The less disruptive nature of cannabis use-related problems poses greater challenges for drug user treatment providers guided by strict abstinence agendas. The authors call for the expansion of harm reduction treatment options and educational initiatives beyond primary prevention that acknowledge benefits of moderate controlled use when addressing cannabis misuse.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0080,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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