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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».