“Is medical cannabis safe for my patients?” A practical review of cannabis safety considerations
Notice bibliographique
Résumé
Medical cannabis use is increasing worldwide. Clinicians are commonly asked by patients to provide guidance on its safety and efficacy. Although there has been an increase in research on the role of medical cannabis for a number of different conditions, we found that there was a paucity of clear safety guidance on its use. We aim to address this issue by answering two pertinent clinician safety questions: 1 Can medical cannabis be safely used in this patient? 2. What strategies can be used to ensure that any harms from medical cannabis are mitigated? To address these questions, we reviewed available evidence and provided expert clinical opinion to summarize the fundamental components for evaluating medical cannabis safety and strategies to reduce risk from its use. Our review resulted in a safety-focused framework for medical cannabis initiation and utilization. We provide clear recommendations for patients being considered for cannabis (e.g. precautions, contraindications and drug interactions). Risk mitigation strategies such as appropriate chemovar (strain) selection, routes of administration, and dosing are reviewed. As with any other pharmacotherapy, we review the key components of monitoring and address potential issues that may arise while using medical cannabis. We propose a structured assessment and monitoring strategy that can be used by clinicians recommending cannabis (CRC) to guide patients through each step of their cannabis journey. This framework can be used to ensure that medical cannabis utilization is associated with the lowest possible risk to the patient.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».