The Effects of Cannabis on Female Reproductive Health Across the Life Course
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cannabis is commonly used for its medicinal and therapeutic benefits and is also widely used as a recreational drug. Cannabis use has been increasing in Canada, including among Canadian women of reproductive age. Post-legalization, further increases in cannabis use are expected due to increased availability and lowered perceptions of harm. Although cannabinoids are well known for their effects on the central and peripheral nervous systems, endocannabinoid receptors have also been characterized throughout the female reproductive tract. Cannabinoids may affect many aspects of female reproductive health, including fertility, pregnancy outcomes with neonatal implications, and menopause. Purpose: To provide a comprehensive review of trends in cannabis use among women and review the impact of cannabis across the female reproductive lifespan. Methods: We searched PubMed and Cochrane Library databases using keywords and MeSH terms. Included studies reported the potential impact of cannabinoids on female fertility, pregnancy, transmission to breast milk, neonatal outcomes, and menopause. Results: The existing literature is primarily concentrated on the effect of cannabis use in pregnancy and breastfeeding, with little exploration of its impact on fertility and in later life. Studies are limited in number, with small sample sizes, and are hampered by methodological challenges related to confounding and other potential biases. Conclusions: There remain critical gaps in the literature about the potential risks of cannabis use, particularly in vulnerable populations, including pregnant women, women who are breastfeeding, and their infants. Given the rise in the prevalence of cannabis use, new, robust investigations into the consequences of cannabis exposure on female reproductive health are needed.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».