MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W7162009855 · doi:10.82308/25909

Methodological issues in the assessment of the safety of medical cannabis

2010· dissertation· en· W7162009855 on OpenAlexaboutno aff
Tongtong Wang

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicCannabis and Cannabinoid Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCannabisPoison controlIllicit drugSubstance use

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'utilisation accrue du cannabis pour des besoins thérapeutiques soulève des questions sur son innocuité; et pourtant, aucune étude épidémiologique n'a été conduite pour évaluer cette innocuité. L'information disponible vient essentiellement, d'études observationnelles d'utilisation du cannabis dans le cadre d'un usage récréatif, ou d'essais cliniques randomisés qui ont comme principal objectif l'évaluation de l'efficacité d'un produit. Cette thèse cherche à améliorer notre connaissance sur l'innocuité du cannabis pour usage médical. L'information disponible a été initialement utilisée dans le cadre d'une méta-analyse des essais cliniques randomisés sur les cannabinoïdes et ensuite dans le cadre d'une revue systématique des études observationnelles sur l'utilisation du cannabis dans le cadre d'un usage récréatif. Par la suite, une étude de cohorte prospective [Cannabis for the Management of Pain, Assessment of Safety Study (COMPASS)] a été menée. Dans le cadre de cette étude, un total de 215 sujets (des patients ayant une douleur chronique et qui ont utilisé le cannabis fourni dans le cadre du programme de Santé Canada) ainsi que 216 contrôles (des gens avec douleur chrnonique qui n'ont pas utilisé de cannabis) ont été recrutés à travers tout le Canada. Les effets indésirables ont été collectés sur une période d'une année pour évaluer l'innocuité du cannabis. En cherchant la meilleure stratégie pour contrôler les facteurs confondants, dans le cadre de l'étude COMPASS, l'efficience statistique de l'appariement (matching) et du modèle multiple (multiple model) avec ajustement pour les facteurs confondants a été examinée dans un projet séparé. fr Cette thèse améliore nos connaissances concernant les effets indésirables associés à l'utilisation du cannabis à des fins médicales (cannabinoïdes pharmaceutiques et les feuilles de cannabis), et contribue à la discussion concernant l'usage thérapeutique du cannabis d'un point de vue de son innocuité. La concordance des résultats de notre méta-analyse et de ceux de l'étude COMPASS nous permet de conclure, en comparaison avec le groupe contrôle, l'utilisation du cannabis pour des besoins thérapeutiques est associée à un risque accrue d'effets indésirables moins sévères, en particulier ceux relatifs au système nerveux et aux désordres psychiatriques. Cependant, comparativement au groupe de contrôle, les résultats relatifs au risque potentiel d'effets indésirables sérieux chez les patients exposés au cannabis sont non concluants. fr En conclusion, les résultats de notre étude suggèrent que les effets indésirables sont minimes parmi les utilisateurs de longue durée du cannabis. D'autres études ayant une période de suivi plus longue sont nécessaires pour déterminer l'innocuité du cannabis parmi les nouveaux utilisateurs et le risque d'effets indésirables graves.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.560
metaresearch head score (Gemma)0.764
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch
Consensus categoriesMetaresearch
DomainCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Study designCandidate signal: Systematic review · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.440
Threshold uncertainty score0.542

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.5600.764
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0050.008
Bibliometrics0.0080.010
Science and technology studies0.0040.010
Scholarly communication0.0100.006
Open science0.0070.007
Research integrity0.0050.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.076
GPT teacher head0.477
Teacher spread0.400 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.

Study designSystematic review
DomainMethods
GenreReview

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same topicCannabis and Cannabinoid Research→French-language works237,207→