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Enregistrement W2987083488 · doi:10.3389/fphar.2019.01481

Harmful Effects of Smoking Cannabis: A Cerebrovascular and Neurological Perspective

2019· review· en· W2987083488 sur OpenAlexaboutno aff
Sabrina Rahman Archie, Luca Cucullo

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of Health
Mots-clésCannabisMedicineRecreational DrugEffects of cannabisPopulationMechanism (biology)LegalizationPsychiatryTetrahydrocannabinolDrugCannabidiolCannabinoidEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Apart from being used as a medicine, cannabis or marijuana is the most widely abused recreational drug all over the world. The legalization and decriminalization of cannabis in Canada and various states of USA may be the underlying reason of the widespread popularity of it among young population. Various studies have reported about the relationship between cannabis use and different detrimental effects like cardiovascular, cerebrovascular, and neurological complications among different age groups. Specifically, the young population is getting adversely affected by this, harmful yet, readily accessible recreational drug. Although the mechanism behind cannabis mediated neurological and cerebrovascular complications has not been elucidated yet, the results of these studies have confirmed the association of these diseases with cannabis. Given the lack of comprehensive study relating these harmful complications with cannabis use, the aim of this narrative literature review article is to evaluate and summarize current studies on cannabis consumption and cerebrovascular/neurological diseases along with the leading toxicological mechanisms.

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)0,000
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 enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations57
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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