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
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.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».