An overview of the adverse effects of cannabis use for Canadian physicians
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Cannabis is the most widely used illicit substance and one of the most commonly used psychoactive substances in the world, preceded only by alcohol, tobacco and caffeine. Recent changes in legislation regarding cannabis use in Canada and potential upcoming changes worldwide may have a further impact on the prevalence of cannabis use. Thus, it is critical to understand the risks and potential adverse health effects of acute and long-term cannabis use. Current literature is lacking in many areas surrounding cannabis use, and for the most part is unable to provide clear associations once confounding variables are considered. Here we provide a general overview of the history of cannabis, the physical and mental health consequences, and the risks to specific groups. SOURCE: A scoping search of published articles in PubMed from the start date (1946) until 2018. PRINCIPAL FINDING: Current evidence supports an association between cannabis use and mild respiratory and cardiac effects, but no clear increased risk of cancer. Psychiatric disorders, including schizophrenia and anxiety, show associations with cannabis use; however, a causal effect of cannabis use is unclear. While no evidence for increased risk in pregnancy has been found, risk is still undetermined. Youth may be at a greater risk as earlier initiation of use increases the risk of adverse health effects. CONCLUSION: Overall, evidence for direct and long-term adverse effects of cannabis use is minimal and additional longitudinal studies will be required to better delineate unidentified effects.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».