Facilitators and Barriers to the Regulation of Medical Cannabis: A Scoping Review of the Peer-Reviewed Literature
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: In recent decades, several political, legislative, and judicial processes around the world have advanced legalization efforts for the use of medical cannabis (MC). As MC usage evolves through legislative reform, with an increase in public acceptance and therapeutic potential, a need exists to further investigate the facilitators and barriers to MC regulation.Methods: A scoping review was conducted to identify the facilitators and barriers associated with the implementation of international MC regulations. MEDLINE, EMBASE, AMED and PsycINFO databases were systematically searched. Eligible articles included primary studies that evaluated the MC regulatory framework of one or more countries globally.Results: Twenty-two articles were deemed eligible and included in this review. Themes identified include: (1) effects of conflicts, mindset and ideology of state population, (2) the use of comparisons to analyze MC regulation, and (3) the need for more knowledge, advice and empirical/clinical evidence to inform future MC policies.Conclusion: We identified a number of facilitators and barriers to MC regulation and provide a holistic overview of what factors are proposed to affect MC regulation. In recognizing that the evidence-base surrounding MC, MC usage among patients, and general societal acceptance of MC are all increasing across many parts of the globe, our review allows for relevant stakeholders to better understand these facilitators and barriers to inform future MC policy making.
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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 | 0,026 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».