Recreational Cannabis Usage Among Young Adults Living with Diabetes: Protocol for a Mixed Methods Study
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: Canada is the second country in the world to legalize recreational cannabis (marijuana). Young adults are the highest users of cannabis. Recreational cannabis use may increase anxiety, depression, breathing problems, and weight in young adults in general and further result in poor control of sugar levels, increased consumption of carbohydrates, and poor self-management in young adults living with diabetes. There is limited research on the influence of recreational cannabis usage on young adults living with diabetes. PURPOSE: To explore the frequency of recreational cannabis usage, self-management behaviors and experiences of cannabis-related adverse events, to identify the factors encouraging recreational cannabis usage, and to determine the influence of recreational cannabis usage on self-reported health among young adults living with diabetes. METHODS: A sequential explanatory mixed method design will be used. The first phase will be a cross-sectional online survey in which quantitative data will be collected on the demographic and health/clinical characteristics, cannabis use patterns, and diabetes self-management of young adults living with diabetes who use cannabis. The second phase will involve the collection of qualitative data through telephone, semi-structured, one-on-one interviews. Potential participants will be recruited through study flyers, posters, and clinicians from two outpatient diabetes clinics in the province of Ontario, Canada. PLANNED OUTCOMES: The findings from this study may provide useful information regarding the effects of recreational cannabis consumption on young adults living with diabetes. This, in turn, may provide guidance to healthcare providers on how to counsel, assist, educate, and support diabetes-related management through strategies and interventions for this patient population, contributing to patient health and safety.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle