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Enregistrement W3047432439 · doi:10.1161/cir.0000000000000883

Medical Marijuana, Recreational Cannabis, and Cardiovascular Health: A Scientific Statement From the American Heart Association

2020· review· en· W3047432439 sur OpenAlexaboutno aff
Robert L. Page, Larry A. Allen, Robert A. Kloner, Colin R. Carriker, Catherine de Martel, Alanna A. Morris, Mariann R. Piano, Jamal S. Rana, Jorge F. Saucedo

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisMedicineLegalizationRecreationPublic healthEffects of cannabisTetrahydrocannabinolEnvironmental healthRecreational DrugPsychiatryCannabidiolCannabinoidDrugLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cannabis, or marijuana, has potential therapeutic and medicinal properties related to multiple compounds, particularly Δ-9-tetrahydrocannabinol and cannabidiol. Over the past 25 years, attitudes toward cannabis have evolved rapidly, with expanding legalization of medical and recreational use at the state level in the United States and recreational use nationally in Canada and Uruguay. As a result, the consumption of cannabis products is increasing considerably, particularly among youth. Our understanding of the safety and efficacy of cannabis has been limited by decades of worldwide illegality and continues to be limited in the United States by the ongoing classification of cannabis as a Schedule 1 controlled substance. These shifts in cannabis use require clinicians to understand conflicting laws, health implications, and therapeutic possibilities. Cannabis may have therapeutic benefits, but few are cardiovascular in nature. Conversely, many of the concerning health implications of cannabis include cardiovascular diseases, although they may be mediated by mechanisms of delivery. This statement critically reviews the use of medicinal and recreational cannabis from a clinical but also a policy and public health perspective by evaluating its safety and efficacy profile, particularly in relationship to cardiovascular health.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil0,776

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,314 · 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.

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

Citations244
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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