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Enregistrement W3033603855 · doi:10.1097/gox.0000000000002838

Medicinal and Recreational Marijuana: Review of the Literature and Recommendations for the Plastic Surgeon

2020· article· en· W3033603855 sur OpenAlexaff
Armin Edalatpour, Pradeep K. Attaluri, Jeffrey D. Larson

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensSocial Sciences and Humanities Research Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationRecreational useMarijuana smokingPlastic surgeryRecreational DrugMedicinePsychologyPsychiatryPolitical scienceSurgerySubstance useLawDrug

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the shift in public opinion and legalization of cannabis for therapeutic and recreational use, cannabis consumption has become more common. This trend will likely continue as decriminalization and legalization of marijuana and associated cannabinoids expand. Despite this increase in use, our familiarity with this drug and its associated effects remains incomplete. The aim of this review is to describe the physiologic effects of marijuana and its related compounds, review current literature related to therapeutic applications and consequences, discuss potential side effects of marijuana in surgical patients, and provide recommendations for the practicing plastic surgeon. Special attention is given to areas that directly impact plastic surgery patients, including postoperative pain, nausea and vomiting and wound healing. Although the literature demonstrates substantial support for marijuana in areas such as chronic pain and nausea and vomiting associated with chemotherapy, the data supporting its use for common perioperative problems are lacking. Its use for treating perioperative problems, such as pain and nausea, is poorly supported and requires further research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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