Pharmacopoeial Standards for Medical Circulation and Use of Cannabis: From Forensic Pharmaceutical and Forensic Narcological Problems of Cannabinoid Addiction to Ensuring Quality Control During the Treatment of Patients with Cannabis Medicines
Notice bibliographique
Résumé
The article analyzes current data on the medical use of hemp (Cannabis sativa L.) and its main bioactive components. A historical overview of the use of hemp in ancient civilizations and pharmacopoeias of the 18th-19th centuries is provided, and the reasons for limiting its use in the 20th century are outlined. The pharmacological properties of Δ9-tetrahydrocannabinol and cannabidiol, mechanisms of action through the endocannabinoid system, therapeutic effects, and potential risks are characterized. Evidence-based medicine data on the use of cannabinoids in the treatment of multiple sclerosis, epilepsy, and cancer are presented. Special attention is paid to the pharmacopoeial standards of Cannabis flos, methods of identification and quality control, requirements for the content of active substances and impurities, as well as the prospects for harmonizing the State Pharmacopoeia of Ukraine with the European Pharmacopoeia. Cannabinoid dependence within the ICD-10 and ICD-11, the algorithm for determining its status, and social risks are analyzed. Separately, the international experience of legalizing medical cannabis (USA, Canada, Israel, EU countries) and the possibilities of its implementation in Ukraine are considered. The conclusion is made about the need for an interdisciplinary approach that combines medical, pharmaceutical and legal aspects, which will allow forming a balanced strategy for the implementation of medical cannabis in clinical practice in Ukraine.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».