Notice bibliographique
Résumé
With the recent legalization of recreational cannabis in Canada and 11 states of the U.S., the interest surrounding cannabis use is increasing. However, many people and even clinicians in Korea do not have exact knowledge about the psychiatric consequences of cannabis use. In this narrative review, the characteristics of cannabis, the endocannabinoid system, and the psychiatric consequences of cannabis use were provided. Cannabis contains more than 80 cannabinoids in the native plant. Psychotropic properties of Δ-9-tetrahydrocannabinol and cannabidiol are most well studied. The two main receptors are cannabinoid-1 receptor and cannabinoid-2 receptor. Several endocannabinoids, such as anandamide and 2-arachidonoylglycerol, act on the receptors as the endogenous ligands. Cannabis influences mood, cognitive functions, and psychomotor functions in acute phase responses, increasing the odds ratio for motor vehicle crashes. Long-term cannabis use is associated with various psychotic outcomes, including the development of schizophrenia, although there is interindividual variability. Cannabis adversely influences learning, memory, and attention. More frequent, persistent, and earlier onset cannabis use is associated with greater cognitive impairment. The chronic cognitive effects of cannabis are complex and controversial. Cannabis has addictive potential, and cannabis use disorder is common. Clinicians should have evidence-based knowledge about the consequences of cannabis use and communicate accurate information about cannabis use and its associated risks to the public.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,089 | 0,024 |
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 ».