Medical cannabis: A forward vision for the clinician
Notice bibliographique
Résumé
Medical cannabis has entered mainstream medicine and is here to stay. Propelled by public advocacy, the media and mostly anecdote rather than sound scientific study, patients worldwide are exploring marijuana use for a vast array of medical conditions including management of chronic pain. Contrary to the usual path of drug approval, medical cannabis has bypassed traditional evidence-based study and has been legalized as a therapeutic product by legislative bodies in various countries. While there is a wealth of basic science and preclinical studies demonstrating effects of cannabinoids in neurobiological systems, especially those pertaining to pain and inflammation, clinical study remains limited. Cannabinoids may hold promise for relief of symptoms in a vast array of conditions, but with many questions as yet unanswered. Rigorous study is needed to examine the true evidence for benefits and risks for various conditions and in various patient populations, the specific molecular effects, ideal methods of administration, and interaction with other medications and substances. In the context of prevalent use, there is an urgency to gather pertinent clinical information about the therapeutic effects as well as risks. Even with considerable uncertainties, the health care community must adhere to the guiding principle of clinical care 'primum non nocere' and continue to provide empathetic patient care while exercising prudence and caution. The health care community must strongly advocate for sound scientific evidence regarding cannabis as a therapy. SIGNIFICANCE: Legalization of medical cannabis has bypassed usual drug regulatory procedures in jurisdictions worldwide. Pending sound evidence for effect in many conditions, physicians must continue to provide competent empathetic care with attention to harm reduction. A vision to navigate the current challenges of medical cannabis is outlined.
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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 | 0,033 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».