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Enregistrement W4408651854 · doi:10.1530/rep-24-0369

The impact of cannabinoids on reproductive function

2025· review· en· W4408651854 sur OpenAlexaff
Genevieve A. Perono, Christian D Natale, Jim Petrik, Alison C. Holloway, Daniel B. Hardy

Notice bibliographique

RevueReproduction · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of GuelphWestern UniversityLawson Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisCannabinoidContext (archaeology)PregnancyEffects of cannabisMedicinePopulationEnvironmental healthPhysiologyPsychiatryBiologyInternal medicineCannabidiol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In brief: This review article summarizes the effects of pre- or peri-conceptual exposure to cannabinoids on female and male reproductive function, along with pregnancy outcomes from 2014 to 2024. In particular, it addresses the gaps in knowledge regarding the specific contributions of the major constituents of cannabis, THC and CBD, on reproduction. Abstract: With increased use of cannabis worldwide, especially in our young adult population, there is a great impetus to understand the impact of cannabis and its constituents (i.e. THC and CBD) on pregnancy, fetal outcomes and male and female reproductive function. This review assessed the current evidence (2014-2024) regarding the effects of cannabinoids on reproductive function (male, female and pregnancy) in animal and human studies. In particular, pre- or periconceptual exposure to cannabinoids were assessed to determine their effects across the lifespan along with transgenerational effects. From the outcomes of this review, we conclude there is a greater need for future preclinical and clinical studies to assess how various routes of cannabinoid exposure along with differing mixtures of cannabinoid constituents may interact to impede reproductive health. Collectively, the outcomes of these studies are important to clinicians and regulatory agencies in the context of functional evidence to support policy and decision-making regarding the safety of cannabis use.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,364 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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