Medical cannabis patterns of use and substitution for opioids & other pharmaceutical drugs, alcohol, tobacco, and illicit substances; results from a cross-sectional survey of authorized patients
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A 239-question cross-sectional survey was sent out via email in January 2017 to gather comprehensive information on cannabis use from Canadian medical cannabis patients registered with a federally authorized licensed cannabis producer, resulting in 2032 complete surveys. METHODS: The survey gathered detailed demographic data and comprehensive information on patient patterns of medical cannabis use, including questions assessing the self-reported impact of cannabis on the use of prescription drugs, illicit substances, alcohol, and tobacco. RESULTS: Participants were 62.6% male (n = 1271) and 91% Caucasian (n = 1839). The mean age was 40 years old, and pain and mental health conditions accounted for 83.7% of all respondents (n = 1700). Then, 74.6% of respondents reported daily cannabis use (n = 1515) and mean amount used per day was 1.5 g. The most commonly cited substitution was for prescription drugs (69.1%, n = 953), followed by alcohol (44.5%, n = 515), tobacco (31.1%, n = 406), and illicit substances (26.6%, n = 136). Opioid medications accounted for 35.3% of all prescription drug substitution (n = 610), followed by antidepressants (21.5%, n = 371). Of the 610 mentions of specific opioid medications, patients report total cessation of use of 59.3% (n = 362). CONCLUSIONS: This study offers a unique perspective by focusing on the use of a standardized, government-regulated source of medical cannabis by patients registered in Canada's federal medical cannabis program. The findings provide a granular view of patient patterns of medical cannabis use, and the subsequent self-reported impacts on the use of opioids, alcohol, and other substances, adding to a growing body of academic research suggesting that increased regulated access to medical and recreational cannabis can result in a reduction in the use of and subsequent harms associated with opioids, alcohol, tobacco, and other substances.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle