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Enregistrement W2903337420 · doi:10.1111/ctr.13456

Marijuana use in transplantation: A call for clarity

2018· review· en· W2903337420 sur OpenAlexaff
Marilyn E. Levi, Brian T. Montague, Christian Thurstone, Deepali Kumar, Shirish Huprikar, Camille N. Kotton

Notice bibliographique

RevueClinical Transplantation · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesAmerican Society of Transplantation
Mots-clésMedicineTransplantationCLARITYRecreationCannabisFamily medicineOrgan transplantationIntensive care medicineEnvironmental healthSurgeryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transplant centers have varying policies for marijuana (MJ) use in donors, transplant candidates, and recipients. Rationales for these differences range from concerns for fungal complications, impaired adherence, and drug interactions. This paper reviews the current status of MJ policies and practices in transplant centers and results of a survey sent to the American Society of Transplantation (AST) membership by the Executive Committee of the AST Infectious Diseases Community of Practice.The purpose of the survey was to compare policies and concerns of MJ use to actual observed complications. Of the 3321 surveys sent, 225 members (8%) responded. Transplant centers varied in their approval processes, differing even in organ types within the same institutions. Furthermore, there was discordance among transplant centers in their perceived risks of marijuana use as opposed to complications actually observed. An increasing number of states continue to legalize medical and recreational MJ resulting in widespread availability. Further research is needed to assess the validity of concerns for complications of MJ use in potential donors and recipients. Ultimately, standardized guidelines should be established based on studies and evidence-based criteria to assist transplant programs in their policies around the use of cannabis in their donors and recipients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,275
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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