O impacto na saúde da legalização da cannabis para uso recreativo
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUÇÃO: A legalização da cannabis para uso recreativo tem sido um tema de intenso debate global, com diversos países realizando revisões nas legislações relacionadas ao tema. No contexto nacional, o tema é abordado de forma cada vez mais recorrente, sendo realizadas movimentações em diversas esferas governamentais para atuar na legislação atrelada à cannabis. Alguns países implementaram diferentes modelos de legalização, proporcionando amplo campo de estudo para avaliar os impactos sociais, econômicos e de saúde pública. OBJETIVOS: O trabalho visa fornecer uma análise compreensiva dos efeitos da legalização da cannabis para uso recreativo com base nas experiencias realizadas nos EUA, Canadá e Uruguai, destacando os resultados positivos e negativos observados em cada país. Através dessa análise, foi possível identificar fatores críticos de sucesso e desafios enfrentados em cada um dos países, formulando-se possíveis recomendações baseadas em evidências para auxiliar o debate sobre o tema e formulação de políticas públicas no Brasil. MATERIAL E MÉTODOS: Foram avaliados artigos científicos nas bases de dados de artigos acadêmicos como PubMed e Google Scholar, além de fontes secundárias como relatórios governamentais e estatísticas de saúde pública. Foram selecionados estudos abrangendo os estados americanos que legalizaram a cannabis, Canadá e Uruguai publicados entre 2012 e 2025 abrangendo tópicos como saúde pública, segurança pública e economia. RESULTADOS: A análise dos modelos de legalização da cannabis recreativa nos EUA, Canadá e Uruguai demonstrou impactos significativos em diversas áreas. Em saúde pública, houve avanços no controle de qualidade e na regulação do mercado, reduzindo o consumo de produtos ilícitos, embora tenham surgido desafios como o||aumento de casos de intoxicação por produtos comestíveis e preocupações com a elevação dos níveis de THC. Em relação à segurança pública, foi observada uma redução nas prisões relacionadas à cannabis, mas o impacto na criminalidade geral ainda apresenta resultados mistos. No campo econômico, tanto os EUA quanto o Canadá registraram um aumento expressivo na arrecadação de impostos e na geração de empregos, enquanto o Uruguai apresentou resultados mais modestos devido ao modelo de mercado mais restritivo. Para o Brasil, o estudo destaca a importância de considerar o contexto nacional e adaptar as práticas internacionais de sucesso, com foco na redução de danos, controle do acesso por menores de idade e educação pública. CONCLUSÃO: A pesquisa contribuiu para um entendimento mais profundo das implicações da legalização da cannabis fornecendo um compilado de informações de diversas áreas baseadas em evidências do processo de legalização da cannabis recreativa nos EUA, Canada e Uruguai. Com isto, foi possível contribuir de forma positiva para o debate sobre a cannabis no Brasil, que vem sofrendo com grande preconceito e desinformação, oferecendo subsídios para um debate informado sobre o tema. Entretanto, foi possível verificar com este trabalho a necessidade de se continuar realizando pesquisas em todas as áreas relacionadas ao processo de legalização da cannabis recreativa, uma vez que muitos dos trabalhos avaliados demonstrou resultados inconclusivos e que os desdobramentos finais ainda são desconhecidos
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».