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Enregistrement W4393993175 · doi:10.1093/pch/pxad077

Les données probantes et les recommandations sur le cannabis à des fins médicales chez les enfants

2024· review· fr· W4393993175 sur OpenAlexaffabout
Lauren E. Kelly, Michael Rieder, Yaron Finkelstein

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2024
Typereview
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensCanadian Paediatric Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceCannabidiolCannabisMedicineArtPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'intérêt envers l'utilisation des produits du cannabis à des fins médicales chez les enfants de moins de 18 ans augmente. De nombreux produits du cannabis à des fins médicales contiennent du cannabidiol, du delta-9-tétrahydrocannabinol ou ces deux produits. Malgré les nombreuses prétentions thérapeutiques, peu d'études rigoureuses guident la posologie, l'innocuité et l'efficacité du cannabis à des fins médicales en pédiatrie clinique. Le présent document de principes passe en revue les données probantes à jour et expose les recommandations sur l'utilisation du cannabis à des fins médicales chez les enfants. Les rapports à plus long terme (deux ans) souscrivent à la tolérabilité et à l'efficacité soutenues d'un traitement au cannabidiol chez les patients ayant le syndrome de Lennox-Gastaut ou le syndrome de Dravet. Les extraits de cannabis enrichis de cannabidiol qui renferment de petites quantités de delta-9-tétrahydrocannabinol ont été évalués auprès d'un petit nombre de patients d'âge pédiatrique, et d'autres recherches devront être réalisées pour éclairer les guides de pratique clinique. Étant donné l'utilisation répandue du cannabis à des fins médicales au Canada, les pédiatres devraient être prêts à participer à des échanges ouverts et continus avec les familles au sujet de ses avantages potentiels et de ses risques, ainsi qu'à préparer des plans individuels en vue d'en surveiller l'efficacité, de réduire les méfaits et de limiter les interactions médicamenteuses.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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