Effects of medical and non-medical cannabis use in older adults: protocol for a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: With its legalisation and regulation in Canada in 2018, the proportion of Canadians reporting cannabis use in 2019 increased substantially over the previous year, with half of new users being aged 45+ years. While use in older adults has been low historically, as those born in the 1950s and 1960s continue to age, this demographic will progressively have more liberal attitudes, prior cannabis exposure and higher use rates. However, older adults experience slower metabolism, increased likelihood of polypharmacy, cognitive decline and chronic physical/mental health problems. There is a need to enhance knowledge of the effects of cannabis use in older adults. The following question will be addressed using a scoping review approach: what evidence exists regarding beneficial and harmful effects of medical and non-medical cannabis use in adults >50 years of age? Given that beneficial and harmful effects of cannabis may be mediated by patient-level (eg, age, sex and race) and cannabis-related factors (eg, natural vs synthetic, consumption method), subgroup effects related to these and additional factors will be explored. METHODS AND ANALYSIS: Methods for scoping reviews outlined by Arksey & O'Malley and the Joanna Briggs Institute will be used. A librarian designed a systematic search of the literature from database inception to June 2019. Using the OVID platform, Ovid MEDLINE will be searched, including Epub Ahead of Print and In-Process and Other Non-Indexed Citations, Embase Classic+Embase, and PsycINFO for reviews, randomised trials, non-randomised trials and observational studies of cannabis use. The Cochrane Library on Wiley will also be searched. Eligibility criteria will be older adult participants, currently using cannabis (medical or non-medical), with studies required to report a cannabis-related health outcome to be eligible. Two reviewers will screen citations and full texts, with support from artificial intelligence. Two reviewers will chart data. Tables/graphics will be used to map evidence and identify evidence gaps. ETHICS AND DISSEMINATION: This research will enhance awareness of existing evidence addressing the health effects of medical and non-medical cannabis use in older adults. Findings will be disseminated through a peer-reviewed publication, conference presentations and a stakeholder meeting. TRIAL REGISTRATION NUMBER: DOI 10.17605/OSF.IO/5JTAQ.
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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 | 0,066 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,012 |
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 ».