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Enregistrement W2155399411 · doi:10.1080/713659329

The risks of cannabis use: evidence of a dose‐response relationship

2000· article· en· W2155399411 sur OpenAlexafffundabout
John Cunningham, Susan J. Bondy, Gordon Walsh

Notice bibliographique

RevueDrug and Alcohol Review · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Community and Social Services
Mots-clésCannabisPsychiatryCannabis DependencePsychologyEffects of cannabisMental healthClinical psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The consequences of cannabis use are less well described than is true for licit psychoactive substances. Published data on dose—response relationships are almost completely absent. This manuscript takes a first look at the dose—response relationship between cannabis use and the experience of negative consequences. Using data from the 1990–91 Mental Health Supplement to the Ontario Health Survey (N = 9953), items were selected from the DSM‐III‐R criteria for cannabis abuse or dependence and interpreted as negative consequence measures for cannabis use. The incidence of one or more of these items in the last year was then related to frequency of cannabis use. As with other substances of abuse, a dose‐response relationship was observed. The more frequent the use of cannabis in the last year, the more likely the user was to experience negative consequences. Limitations of this study and future research directions are discussed.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,277 · 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
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

Citations16
Publié2000
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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