1. Hierarquia da força de evidência
Força líquida por tese = força média dos estudos que apoiam × proporção de apoio − força média dos que refutam × proporção de refutação (entre os que tomaram posição). Assim 11 apoiam × 1 refuta dá força fortemente positiva — o número de estudos de cada lado conta; uma única refutação forte não anula a maioria.
Cada estudo recebe uma força conforme o desenho, seguindo a medicina baseada em evidência:
meta-análise > revisão sistemática > ensaio clínico (RCT) > coorte > caso-controle > transversal > relato.
A força é ajustada pelo tamanho da amostra e pela verificação humana.
Precisão da coleta (gate de tópico): um estudo só entra numa tese se (1) o composto de cannabis aparece no título E (2) o tema da tese (ex.: "epilepsia/seizure", "enxaqueca/migraine") aparece no título ou no abstract. Isso evita contaminação — um estudo sobre direção veicular que apenas cita "sono" de passagem não entra na tese de insônia. Cada achado guarda DOI, idioma e proveniência (auto-minerado / refinado por IA).
2. Cannabis Science Score (0–1000)
Índice único que resume a força científica pró-reforma. É a média ponderada de
força_líquida × consenso × volume das teses de reforma, onde
força_líquida = apoio − refutação. O peso da cautela (riscos reais) é reportado à parte — não é escondido.
Score atual: 332/1000 (moderada).
Sub-índices (leitura precisa): separamos o caso MÉDICO (375 — indicações clínicas com RCTs/meta-análises, evidência mais forte) do caso de POLÍTICA/social (216 — descriminalização/regulação, apoiado por estudos mais correlacionais/ecológicos). O agregado combina os dois; a diferença é esperada — a eficácia clínica tem evidência de nível mais alto que a política de drogas.
Força líquida ponderada: por tese, força_líquida = f_apoio·(n_apoia/direc) − f_refuta·(n_refuta/direc) (piso 0), onde direc = n_apoia + n_refuta. Assim, muitos estudos a favor não são anulados por uma única refutação forte; e revisões "misto" (contexto neutro) contam no volume, mas não rebaixam a qualidade do sinal.
Faixa de incerteza (IC 95%): o Score traz uma banda por bootstrap — reamostramos as teses com reposição (400×) e recalculamos o índice, reportando o intervalo 2,5–97,5%. Diz quão sensível o número é a quais teses entram na cesta.
2.1 Maturidade da evidência e pirâmide de certeza
Carteira científica: cada tese recebe um tier de maturidade por regras explícitas sobre sinais reais (força líquida, consenso, volume, % de alto nível): Consolidada (força robusta + consenso forte + estudos de alto nível), Emergente, Controversa (estudos reais dos dois lados), Limitada/Nascente. Nenhuma tese é apresentada como sólida sem base empírica correspondente.
Pirâmide de evidência (estilo GRADE): os estudos são agrupados por nível de certeza conforme o desenho — Alta (meta-análise / revisão sistemática / RCT), Moderada (ensaio clínico / coorte), Baixa (caso-controle / transversal / ecológico), Muito baixa (revisão narrativa / pré-clínico / não-classificado). O desenho é deduzido do tipo de publicação e do título; o que não pode ser classificado entra em "muito baixa" por honestidade.
2.2 Momentum de mídia e prioridade de mercado
Momentum de mídia positiva: tendência robusta (Theil-Sen + Mann-Kendall, não-paramétricos) da série mensal de % de menções pró-causa e do saldo líquido (pró − contra); "significativa" = p < 0,05. Só sobre notícias datadas reais. O landscape de veículos classifica a linha editorial de cada veículo (favorável ≥55% pró / neutro / crítico) pelo enquadramento real das matérias.
Prioridade de lançamento por capital (go-to-market): score = 0,6·mercado + 0,4·prontidão (cada 0–100), onde mercado = pacientes potenciais (IBGE × prevalência) relativo à maior capital, e prontidão = densidade de infraestrutura de saúde (POIs do OpenStreetMap: farmácias, clínicas, hospitais, especialistas).
3. Consenso × controvérsia
Por tese, o nível de consenso (0–100) combina: concordância de direção (45%), volume (25%), força média (15%) e recência (15%). Alto = consolidado; baixo = emergente/controverso.
Como o 'misto' entra (importante): a concordância mede o acordo entre os estudos que tomaram posição (apoia vs refuta). Estudos misto — revisões, trabalhos mecanísticos/pré-clínicos, estudos de segurança que não afirmam eficácia direta — são contexto neutro: contam no volume (mais literatura = tema maduro), mas não como discordância. Ex.: 4 apoiam · 12 mistos · 1 refuta ⇒ concordância = 4/5 = 0,80 (e não 0,59). Isso evita subestimar a evidência quando há muita revisão.
4. Direção de cada estudo (apoia / refuta / misto)
Determinada em duas camadas: (a) léxico conservador sobre o abstract (só marca "refuta" com margem clara, senão "misto"); (b) refino por LLM que lê o abstract completo (re-buscado por DOI na Europe PMC) e devolve efeito + direção + tipo, gravando a proveniência (badge 🧠 LLM). O LLM nunca inventa — se o texto for insuficiente, mantém "misto".
5. Tendência e previsão (robustas)
A produção científica por ano usa tendência robusta de Theil-Sen (resistente a picos de cobertura) e significância por Mann-Kendall. A projeção traz faixa de incerteza e um disclaimer explícito: é projeção da cobertura captada, não certeza científica.
6. Dimensionamento de mercado (TAM/SAM/SOM)
Estimativa top-down: população IBGE 2022 × prevalência real das indicações × ticket (~R$400/mês); SAM = ×elegibilidade clínica ×acesso (infraestrutura de saúde real); SOM = ×penetração de curto prazo. Premissas sinalizadas (ticket/elegibilidade/penetração) e indicações podem se sobrepor — TAM é teto superior.
7. Fontes de dados — todas reais e rastreáveis
8. Integridade dos dados ✓ sem anomalias
Auditoria automática da base: 761 entradas (748 estudos únicos por DOI — uma fonte pode embasar mais de uma tese). Verificações: anos impossíveis 0 · auto-minerados sem DOI 0 · sem ano 0. Só entra na base o que tem DOI/fonte rastreável.