Prenatal cannabis exposure in the clinic and laboratory: What do we know and where do we need to go?
Notice bibliographique
Résumé
Coincident with the legalisation of cannabis in many nations, rates of cannabis use during pregnancy have increased. Like prior investigations on smoking and alcohol, understanding how prenatal cannabis exposure (PCE) impacts offspring outcomes across the lifespan will be critical for informing choices for pregnant people, clinicians, and policy makers alike. A thorough characterization of the life-long impacts is especially urgent for supporting all of these stakeholders in the decision-making process. While studies in humans bring forth the most direct information, it can be difficult to parse the impact of PCE from confounding variables. Laboratory studies in animal models can provide experimental designs that allow for causal inferences to be drawn, however there can be challenges in designing experiments with external validity in mirroring real-world exposure, as well as challenges translating results from the laboratory back to the clinic. In this literature review, we first highlight what is known about patterns of cannabis use during pregnancy. We then seek to lay out updates to the current understanding of the impact of PCE on offspring development informed by both human and nonhuman animal experiments. Finally we highlight opportunities for information exchange among the laboratory, clinic, and policy, identifying gaps to be filled by future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».