The Risks and Benefits of Cannabis in the Dermatology Clinic
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis ( Cannabis sativa/indica), also known as marijuana, has been used for medicinal and recreational purposes for millennia. There has been a recent trend to legalize the use of cannabis, as illustrated by the recent legalization votes in numerous states in the United States and legislation in Canada to allow recreational cannabis use. With this increasing consumption of cannabis, dermatologists will see increased pressure to prescribe cannabis and will see the side effects of cannabis use with greater frequency. There are several approved medical indications for cannabis use, including psoriasis, lupus, nail-patella syndrome, and severe pain. In addition, very preliminary studies have suggested cannabis and its derivatives might have use in acne, dermatitis, pruritus, wound healing, and skin cancer. Further well-controlled studies are required to explore these potential uses. Conversely, the side effects of cannabis use are relatively well documented, and dermatologists should be aware of these presentations. Side effects of cannabis use include cannabis allergy manifesting as urticaria and pruritus, cannabis arteritis presenting with necrosis and ulcers, and oral cancers from cannabis smoke. In this review, we summarize some of the studies and reports regarding the medicinal uses of cannabis in the dermatology clinic and some of the side effects that might present more often to dermatologists as the use of cannabis increases.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».