LITERATURE REVIEW Lower Risk Cannabis Use Guidelines for Canada (LRCUG): A Narrative Review of Evidence and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: More than one in ten adults – and about one in three young adults – report past year cannabis use in Canada. While cannabis use is associated with a variety of health risks, current policy prohibits all use, rather than adopting a public health approach focusing on interventions to address specific risks and harms as do policies for alcohol. The objective of this paper was to develop ‘Lower Risk Cannabis Use Guidelines ’ (LRCUG) based on research evidence on the adverse health effects of cannabis and factors that appear to modify the risk of these harms. Methods: Relevant English-language peer-reviewed publications on health harms of cannabis use were reviewed and LRCUG were drafted by the authors on the basis of a consensus process. Synthesis: The review suggested that health harms related to cannabis use increase with intensity of use although the risk curve is not well characterized. These harms are associated with a number of potentially modifiable factors related to: frequency of use; early onset of use; driving after using cannabis; methods and practices of use and substance potency; and characteristics of specific populations. LRCUG recommending ways to reduce risks related to cannabis use on an individual and population level – analogous to ‘Low Risk Drinking Guidelines ’ for alcohol – are presented. Conclusions: Given the prevalence and age distribution of cannabis use in Canada, a public health approach to cannabis use is overdue. LRCUG constitute a potentially valuable tool in facilitating a reduction of health harms from cannabis use on a population level. Key words: Canada; cannabis; epidemiology; morbidity; policy; public health La traduction du résumé se trouve à la fin de l’article. Can J Public Health 2011;102(5):324-27.
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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 | 0,013 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».