Is cannabis treatment for anxiety, mood, and related disorders ready for prime time?
Notice bibliographique
Résumé
Anxiety and related disorders are the most common mental conditions affecting the North American population. Despite their established efficacy, first-line antidepressant treatments are associated with significant side effects, leading many afflicted individuals to seek alternative treatments. Cannabis is commonly viewed as a natural alternative for a variety of medical and mental health conditions. Currently, anxiety ranks among the top five medical symptoms for which North Americans report using medical marijuana. However, upon careful review of the extant treatment literature, the anxiolytic effects of cannabis in clinical populations are surprisingly not well-documented. The effects of cannabis on anxiety and mood symptoms have been examined in healthy populations and in several small studies of synthetic cannabinoid agents but there are currently no studies which have examined the effects of the cannabis plant on anxiety and related disorders. In light of the rapidly shifting landscape regarding the legalization of cannabis for medical and recreational purposes, it is important to highlight the significant disconnect between the scientific literature, public opinion, and related policies. The aim of this article is to provide a comprehensive review of the current cannabis treatment literature, and to identify the potential for cannabis to be used as a therapeutic intervention for anxiety, mood, and related disorders. Searches of five electronic databases were conducted (PubMed, MEDLINE, Web of Science, PsychINFO, and Google Scholar), with the most recent in February 2017. The effects of cannabis on healthy populations and clinical psychiatric samples will be discussed, focusing primarily on anxiety and mood disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».