Prevalence and outcomes of prenatal recreational cannabis use in high‐income countries: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With expanding recreational cannabis legalisation, pregnant women and their offspring are at risk of potentially harmful consequences. OBJECTIVES: To assess the prevalence of recreational cannabis use among pregnant women, health outcomes associated with prenatal recreational cannabis use, and the potential impact of recreational cannabis legalisation on this population. SEARCH STRATEGY: Five databases and the grey literature were systematically searched (2000-2019). SELECTION CRITERIA: Human studies published in English or French reporting on the prevalence of prenatal recreational cannabis use in high-income countries. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Data on study characteristics, prenatal substance use, and health outcomes were extracted and qualitatively synthesised. MAIN RESULTS: Forty-one publications met our inclusion criteria. The overall prevalence of prenatal cannabis use varied substantially (min-max: 0.24-22.6%), with the greatest use in the first trimester. In the three studies with temporal data available, rates of prenatal cannabis use increased across years. Only 7/41 and 5/41 studies provided information on gestational age of exposure and frequency of use, respectively. The concomitant use of alcohol, illicit drugs, and tobacco was higher among cannabis users than nonusers. Prenatal cannabis use was associated with select neonatal, but not maternal, health outcomes. There were insufficient data to compare prenatal cannabis use between the pre- and post-legalisation periods. CONCLUSION: Cannabis use among pregnant women is prevalent and may be associated with adverse neonatal outcomes. Future studies should assess the gestational age and frequency of cannabis exposure, and usage patterns prior to and following legalisation. TWEETABLE ABSTRACT: Women who consume cannabis during pregnancy could risk predisposing their newborns to poor birth outcomes.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».