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Enregistrement W2906818364 · doi:10.1177/1049732318820523

Methods to Assess Cannabis Consumption in Population Surveys: Results of Cognitive Interviewing

2019· article· en· W2906818364 sur OpenAlexafffundabout
Samantha Goodman, Cesar Leos‐Toro, David Hammond

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCannabisLegalizationPopulationCognitionInterviewPsychologyConsumption (sociology)Cognitive interviewPossession (linguistics)MedicineEnvironmental healthPsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Cannabis Act legalized the possession and sale of nonmedical cannabis in Canada on October 17, 2018. Evaluating the impact of cannabis legalization requires a more thorough understanding than is provided by most existing measures of cannabis use. The aim of this study was to pretest a range of cannabis consumption measures used in a population-based survey and to share insights gained in the process. Cognitive interviewing was conducted among 10 cannabis users aged ≥16 years. Comprehension and self-reporting of consumption types and amounts, sources of purchase, and cannabinoid levels were examined. Findings revealed areas for improvement in a number of survey items, including unclear wording and reference images. Identified issues were used to improve the survey for use in the International Cannabis Policy Study. The authors discuss important principles (e.g., use of visual cues, user-selected units, and time frames) that should be adopted when assessing cannabis use in population-based studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,081
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0810,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,577
Tête enseignante GPT0,660
Écart entre enseignants0,083 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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