Perceived support for medical cannabis use among approved medical cannabis users in Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Very little is known about the social experience of medical cannabis use, including the experience of stigma among approved users. The current study examined perceptions of support from physicians, family and friends as well as the prevalence of 'hiding' medicinal cannabis use. DESIGN AND METHODS: An online cross-sectional survey (N = 276) was conducted from 29 April to 8 June 2015. No public sampling frame was available from which to sample approved medical cannabis users (MCU). Eligible respondents were approved MCUs, aged 18 years or older, and reported cannabis use in the past 30 days for health reasons. Logistic regression analyses were used to assess aspects of stigma, including perceived support from their immediate social environment as well as behaviours reflecting a perceived social disapproval. RESULTS: Approximately one-third of respondents (32.6%) reported that their physician had refused to provide a medical document, and the vast majority of respondents (79.3%) reported hiding their medical cannabis use, most commonly to avoid judgement. Fewer than half of approved users perceived that their doctor was 'supportive' (38%), whereas two-thirds perceived support from family (66.3%) and friends (66.3%). Perceptions of support were similar across most socio-demographic sub-groups. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Substantial proportions of approved MCUs in Canada report a lack of support and most have made some effort to conceal their medical cannabis use. Overall, the findings suggest that social norms around medical cannabis use remain unfavourable for many users, despite that fact that medical cannabis has been legal in Canada for more than a decade.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».