Substituting cannabis for prescription drugs, alcohol and other substances among medical cannabis patients: The impact of contextual factors
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Recent years have witnessed increased attention to how cannabis use impacts the use of other psychoactive substances. The present study examines the use of cannabis as a substitute for alcohol, illicit substances and prescription drugs among 473 adults who use cannabis for therapeutic purposes. DESIGN AND METHODS: The Cannabis Access for Medical Purposes Survey is a 414-question cross-sectional survey that was available to Canadian medical cannabis patients online and by hard copy in 2011 and 2012 to gather information on patient demographics, medical conditions and symptoms, patterns of medical cannabis use, cannabis substitution and barriers to access to medical cannabis. RESULTS: Substituting cannabis for one or more of alcohol, illicit drugs or prescription drugs was reported by 87% (n = 410) of respondents, with 80.3% reporting substitution for prescription drugs, 51.7% for alcohol, and 32.6% for illicit substances. Respondents who reported substituting cannabis for prescription drugs were more likely to report difficulty affording sufficient quantities of cannabis, and patients under 40 years of age were more likely to substitute cannabis for all three classes of substance than older patients. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: The finding that cannabis was substituted for all three classes of substances suggests that the medical use of cannabis may play a harm reduction role in the context of use of these substances, and may have implications for abstinence-based substance use treatment approaches. Further research should seek to differentiate between biomedical substitution for prescription pharmaceuticals and psychoactive drug substitution, and to elucidate the mechanisms behind both. [Lucas P, Walsh Z, Crosby K, Callaway R, Belle-Isle L, Kay B, Capler R, Holtzman S. Substituting cannabis for prescription drugs, alcohol, and other substances among medical cannabis patients: The impact of contextual factors. Drug Alcohol Rev 2016;35:326-333].
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».