What are the Policy Implications of the Evidence on Cannabis and Psychosis?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the implications for mental health services, for health education about the risks of cannabis use, and for public policy toward cannabis use of observational evidence that cannabis use is a contributory cause of psychosis. METHOD: Using comparative analyses of similar evidence for the harmful effects of alcohol, tobacco, and amphetamine use, we considered the relation between observational evidence and action on cannabis. We examined arguments on the grounds of public health prudence for discouraging cannabis use by young individuals. With the assumption that the relation may be causal, we considered recommendations for policy in mental health services, health education, and public policy toward cannabis. RESULTS: The observational evidence and biological plausibility of the hypothesis that cannabis is a contributory cause of psychosis is at least as strong as evidence for causal relations between heavy alcohol and amphetamine use and psychosis. On public health grounds, there is a good case for discouraging cannabis use among adolescents and young adults. It remains uncertain how best to discourage use and at whom campaigns to reduce cannabis use should be targeted. CONCLUSIONS: We should discourage young adults seeking treatment in mental health services from using cannabis and inform them of the probable mental health risks of cannabis use, especially of early and frequent use. We must exercise caution in liberalizing cannabis laws in ways that may increase young individuals' access to cannabis, decrease their age of first use, or increase their frequency of cannabis use. We should consider the feasibility of reducing the availability of high-potency cannabis products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,062 | 0,324 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,017 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».