The adverse health effects and harms related to marijuana use: an overview review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With impending marijuana legislation in Canada, a broad understanding of the harms associated with marijuana use is needed to inform the clinical community and public, and to support evidence-informed public policy development. The purpose of the review was to synthesize the evidence on adverse health effects and harms of marijuana use. METHODS: We searched MEDLINE, The Cochrane Database of Systematic Reviews, Embase, PsycINFO, the Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, and the Health Technology Assessment Database from the inception of each database to May 2018. Given that systematic reviews evaluating one or other specific harm have been published, this is an overview review with the primary objective of assessing a health effect or harm. Data on author, country and year of publication, search strategy and results, and outcomes were extracted. Quality was assessed using the AMSTAR (A Measurement Tool to Assess Systematic Reviews) checklist. RESULTS: The final analysis included 68 reviews. Evidence of harm was reported in 62 reviews for several mental health disorders, brain changes, cognitive outcomes, pregnancy outcomes and testicular cancer. Inconclusive evidence was found for 20 outcomes (some mental health outcomes, other types of cancers and all-cause mortality). No evidence of harm was reported for 6 outcomes. INTERPRETATION: Harm was associated with most outcomes assessed. These results should be viewed with concern by physicians and policy-makers given the prevalence of use, the persistent reporting of a lack of recognition of marijuana as a possibly harmful substance and the emerging context of legalization for recreational use.
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 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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».