Evaluating the Supporting Evidence of Medical Cannabis Claims Made on Clinic Websites: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since the legalization of medical cannabis in Canada in 2013, prescription of cannabis for medical purposes has become commonplace and a multibillion dollar industry has formed. Much of the media coverage surrounding medical cannabis has been positive in nature, leading to Canadians potentially underestimating the adverse effects of medical cannabis use. In recent years, there has been a large increase in clinic websites advertising the use of medical cannabis for health indications. However, little is known about the quality of the evidence used by these clinic websites to describe the effectiveness of cannabis used for medical purposes. OBJECTIVE: We aimed to identify the indications for medical cannabis reported by cannabis clinics in Ontario, Canada, and the evidence these clinics cited to support cannabis prescription. METHODS: We conducted a cross-sectional web search to identify all cannabis clinic websites within Ontario, Canada, that had physician involvement and identified their primary purpose as cannabis prescription. Two reviewers independently searched these websites to identify all medical indications for which cannabis was promoted and reviewed and critically appraised all studies cited using the Oxford Centre for Evidence-Based Medicine Levels of Evidence rubric. RESULTS: A total of 29 clinics were identified, promoting cannabis for 20 different medical indications including migraines, insomnia, and fibromyalgia. There were 235 unique studies cited on these websites to support the effectiveness of cannabis for these indications. A high proportion (36/235, 15.3%) of the studies were identified to be at the lowest level of evidence (level 5). Only 4 clinic websites included any mention of harms associated with cannabis. CONCLUSIONS: Cannabis clinic websites generally promote cannabis use as medically effective but cite low-quality evidence to support these claims and rarely discuss harms. The recommendation of cannabis as a general therapeutic for many indications unsupported by high-quality evidence is potentially misleading for medical practitioners and patients. This disparity should be carefully evaluated in context of the specific medical indication and an individualized patient risk assessment. Our work illustrates the need to increase the quality of research performed on the medical effects of cannabis.
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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 | 0,024 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».