Prevalence and characteristics of cannabis-induced toxicoses in pets: Results from a survey of veterinarians in North America
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis legalization in North America has coincided with an increase in reports of cannabis-induced toxicosis in pets, but the magnitude of this problem, as well as outcomes of these incidents remain unknown. Therefore, we examined the frequency, diagnostic criteria, clinical signs, and prognoses of cannabis toxicoses in pets in North America. We conducted an online survey between January, 2021 and April, 2021 targeting veterinarians practicing in Canada and the United States (US). Out of the 251 study participants, 191 practiced in Canada. Cannabis toxicosis was most commonly reported in dogs (n = 226 veterinarians), and the number of toxicosis cases increased significantly in Canada (p<0.0001) and the US (p = 0.002) after October, 2018. Frequently reported clinical signs of cannabis toxicosis included: urinary incontinence (n = 195), disorientation (n = 182), ataxia (n = 178), lethargy (n = 150), hyperesthesia (n = 134), and bradycardia (n = 112). Edibles were most commonly suspected to be the cause of toxicosis (n = 116). The most common route of exposure was ingestion (n = 135), while the most cited reason was ingestion while unattended (n = 135). Cannabis toxicosis was mostly diagnosed using supportive clinical signs (n = 229), the most common treatment was outpatient monitoring (n = 182), and pets were most often treated as out-patients (n = 103). The legalization of cannabis use in Canada and the US is likely an important factor associated with the increased cannabis toxicosis cases in pets; however, the legal status may also increase reporting. The medicinal use of cannabis by pet-owners for pets may also contribute to a portion of the reported toxicoses. Most pets that experienced cannabis toxicosis recovered completely, suggesting that most cannabis toxicoses do not result in long-term ill effects. Even though some deaths (n = 16) were reported in association with cannabis toxicosis, the presence of confounders such as toxins, and underlying conditions cannot be ruled out, emphasizing the need for rigorous controlled laboratory studies to investigate this important issue.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».