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Enregistrement W4292289268 · doi:10.1080/10550887.2022.2107332

Differences in those who prefer smoking cannabis to other consumption forms for mental health: what can be learned to promote safer methods of consumption?

2022· article· en· W4292289268 sur OpenAlexaff
Lindsay A. Lo, Caroline A. MacCallum, Jade C. Yau, Alasdair M. Barr

Notice bibliographique

RevueJournal of Addictive Diseases · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensBC Mental Health & Substance Use ServicesUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia HospitalPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisDispensaryMedicineEnvironmental healthPsychiatryHarm reductionSmokeMental healthConsumption (sociology)Public healthFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smoking cannabis in medical users is associated with exposure to harmful toxins. It is important to characterize cannabis-use profiles and risk-factors for medical cannabis users who smoke cannabis. 100 members of a medical cannabis dispensary with mental health concerns were interviewed in detail about their cannabis use. Forty seven percent of participants preferred smoking only, 18% preferred vaporizing, 25% preferred both smoking and vaping, and 10% preferred oral ingestion methods. Smokers differed from other users in multiple ways, including a greater preference for THC-dominant chemovars, and more frequent and greater amount of cannabis consumption. Smoking was also associated with greater rates of alcohol use disorder. These results may inform harm-reduction approaches to decrease the number of individuals smoking cannabis and use less harmful methods of medical cannabis ingestion.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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