The effect of cannabis exposure on pubertal outcomes: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Several countries are legalizing the use of medicinal cannabis and easing restrictions on its recreational use. While adults have been the primary target of these initiatives, expanding access to cannabis will likely lead to increased use by children. While the effects of cannabis on pediatric neuropsychological and mental health outcomes have been broadly studied, there are limited data on the physical health effects of cannabis, including endocrine health. Animal studies have shown that chronic cannabis use leads to delayed sexual maturation; however, its effects on pubertal outcomes in children are not well studied. This systematic review aimed to assess the effect of cannabis use on pubertal timing and tempo in children. METHODS: We conducted a systematic review with literature searches in MEDLINE, Embase, Cochrane Database of Systematic Reviews, Central, PsycINFO, CINAHL, Web of Science, and SPORTDiscus from inception to February 2018. A gray literature search was also completed in Clinicaltrials.gov and ProQuest Dissertations and Theses A&I. The primary outcome was pubertal timing, while secondary outcomes included pubertal tempo and final height and weight. We had no restrictions on date or language of publication of papers. Two reviewers independently assessed records for eligibility, with a third reviewer resolving disagreements. RESULTS: Our database and gray literature searches identified 759 records. A total of 29 full-text papers were assessed for eligibility. However, all studies were ultimately excluded as they did not meet the eligibility criteria. CONCLUSION: Our results highlight a significant gap in existing literature regarding the effects of cannabis use on puberty. Adequately powered longitudinal studies are urgently needed to provide pediatricians and other health care providers with high-quality information on the potential effects of cannabis on the physical health of children. PROSPECTIVE REGISTRAR OF SYSTEMATIC REVIEWS REGISTRATION: PROSPERO no.: CRD42018089397.
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 | 0,006 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».