Cannabis Use as Described by People with Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple sclerosis (MS) is one of the most common neurological diseases affecting young adults. The prevalence of MS in Alberta has been described as among the highest reported in the world, estimated at 217 per 100,000. Numerous anecdotal reports, and a few small empirical investigations have suggested that cannabis use may relieve the symptom experience of those with MS. The present study was undertaken to describe cannabis use by this patient group. Information on peoples' beliefs, practices and experiences related to use were investigated. METHODS: A questionnaire was mailed to a sample of 780 adults with MS in southern Alberta, Canada. RESULTS: Completed questionnaires were returned by 420/673 eligible subjects (response rate 62%). Mean sample age was 48 years and 75% were women. Respondents ranged from mildly to severely impaired. The majority of respondents (96%) was aware cannabis was potentially therapeutically useful for MS and most (72%) supported legalization for medicinal purposes. Forty-three percent had tried cannabis at some point in their lives, 16% for medicinal purposes. Symptoms reported to be ameliorated included anxiety/depression, spasticity and chronic pain. Reasons given for not trying cannabis were the fact that it is an illegal substance, concern about side effects and lack of knowledge on how to obtain it. CONCLUSIONS: Subjective improvements in symptom experience were reported by the majority of people with MS who currently use cannabis. Further evaluation of this substance is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».