Authorization Patterns, Safety, and Effectiveness of Medical Cannabis in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Despite increasing demand for data, little is known about the authorization patterns, safety, and effectiveness of medical cannabis products. Materials and Methods: We conducted a 2 year observational study of adult patients who were legally authorized a medical cannabis product from a single licensed producer; we captured and analyzed authorized cannabis use patterns by cannabinoid profile (tetrahydrocannabinol [THC]-dominant; cannabidiol [CBD]-dominant; and balanced (THC:CBD) and clinical outcomes using standardized outcome measures every 3 months for 12 months at a network of medical cannabis clinics in Quebec, Canada. Results: We recruited 585 patients (average age 56.5 years), of whom 61% identified as female and 85% reported pain as their primary complaint. Over 12 months, there was a significant increase in the number of products authorized ( Z =2.59, p =0.01). The proportion of authorizations for a THC-dominant or CBD-dominant product increased relative to the proportion of authorizations for a balanced (THC:CBD) product (all p <0.01). Symptom improvement over time was observed for pain, tiredness, drowsiness, anxiety, and well-being. Patients authorized THC-dominant products exhibited less symptom improvement for anxiety and well-being relative to those authorized CBD-dominant or balanced (THC:CBD) products. Medical cannabis was well tolerated across all product profiles. Conclusion: These real-world data reveal changes in medical cannabis authorization patterns and suggest that symptom improvement may vary by cannabinoid profile over 12 months of follow-up.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».