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Enregistrement W4388508399 · doi:10.2105/ajph.2023.307414

Health Effects of High-Concentration Cannabis Products: Scoping Review and Evidence Map

2023· article· en· W4388508399 sur OpenAlexfundno aff
Lisa Bero, Rosa Lawrence, Jean-Pierre Oberste, Tianjing Li, Louis Leslie, Thanitsara Rittiphairoj, Christi Piper, George Sam Wang, Ashley Brooks‐Russell, Tsz Wing Yim, Gregory Tung, Jonathan M. Samet

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth CanadaColorado Department of Public Health and EnvironmentColorado State University
Mots-clésCannabisHuman healthMedicineProduct (mathematics)Effects of cannabisMEDLINEEnvironmental healthPsychologyPsychiatryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. The concentration of pharmacologically active tetrahydrocannabinol (THC) in cannabis products has been increasing over the past decade. Concerns about potential harmful health effects of using these increasingly higher-concentration products have led some states to consider regulation of cannabis product THC concentration. We conducted a scoping review of health effects of high-concentration cannabis products to inform policy on whether the THC concentrations of cannabis product should be regulated or limited. Objectives. We conducted a scoping review to (1) identify and describe human studies that explore the relationship of high-concentration cannabis products with any health outcomes in the literature and (2) create an interactive evidence map of the included studies to facilitate further analyses. Search Methods. An experienced medical information specialist designed a comprehensive search strategy of 7 electronic databases. Selection Criteria. We included human studies of any epidemiological design with no restrictions by age, sex, health status, country, or outcome measured that reported THC concentration or included a known high-concentration cannabis product. Data Collection and Analysis. We imported search results into Distiller SR, and trained coders conducted artificial intelligence‒assisted screening. We developed, piloted, and revised data abstraction forms. One person performed data abstraction, and a senior reviewer verified a subset. We provide a tabular description of study characteristics, including exposures and outcomes measured, for each included study. We interrogated the evidence map published in Tableau to answer specific questions and provide the results as text and visual displays. Main Results. We included 452 studies in the scoping review and evidence map. There was incomplete reporting of exposure characteristics including THC concentration, duration and frequency of use, and products used. The evidence map shows considerable heterogeneity among studies in exposures, outcomes, and populations studied. A limited number of reports provided data that would facilitate further quantitative synthesis of the results across studies. Conclusions. This scoping review and evidence map support strong conclusions concerning the utility of the literature for characterizing risks and benefits of the current cannabis marketplace and the research approaches followed in the studies identified. Relevance of the studies to today’s products is limited. Public Health Implications. High-quality evidence to address the policy question of whether the THC concentration of cannabis products should be regulated is scarce. The publicly available interactive evidence map is a timely resource for other entities concerned with burgeoning access to high-concentration cannabis. (Am J Public Health. 2023;113(12):1332–1342. https://doi.org/10.2105/AJPH.2023.307414 )

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,169
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,169
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0610,051
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0050,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,348 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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