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Enregistrement W4405766414 · doi:10.1002/prp2.70047

Part 2: Drug Interactions Involving Cannabis Products in Persons Aged 18 and Over: A Summary of Published Case Reports and Analysis of the <scp>FDA</scp> Adverse Event Reporting System

2024· review· en· W4405766414 sur OpenAlexaff
Maryann R. Chapin, Sandra L. Kane‐Gill, Xiaotong Li, Kojo Abanyie, Sanya B. Taneja, Susan Egbert, Mary F. Paine, Richard D. Boyce

Notice bibliographique

RevuePharmacology Research & Perspectives · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesU.S. National Library of MedicineNational Institutes of HealthNational Center for Complementary and Integrative HealthUniversity of PittsburghOffice of Dietary Supplements
Mots-clésCannabisAdverse Event Reporting SystemDrugMedicineAdverse effectMedical prescriptionCausality (physics)PsychiatryPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing utilization of cannabis products combined with lack of data regarding potential cannabis-prescription drug interactions is concerning. This study aimed to review published case reports and FDA Adverse Event Reporting System (FAERS) spontaneous reports to assess cannabis-drug interactions in persons aged 18 and over. A literature search identified 20 case reports that were each assessed for drug interaction causality using the Drug Interaction Probability Scale. Data collected from the FAERS revealed a greater proportion of reports mentioning serious outcomes, including death, when cannabis was used concomitantly with controlled substances compared to noncontrolled substances. Fisher's exact test showed a statistically significant difference between the controlled and noncontrolled groups (p = 0.043). Overall, these findings emphasize the need for additional research and vigilant monitoring of cannabis use when combined with other medications.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0110,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,370 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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