Health Care Provider Preferences for, and Barriers to, Cannabis Use in Cancer Care
Notice bibliographique
Résumé
Background: Limited research has been conducted about the perspectives of oncology health care providers (hcps) concerning the use of cannabis in cancer care and their potential role in advising patients. We sought to determine the barriers encountered by hcps with respect to medical cannabis and their preferred practices in this area. Methods: An anonymous survey about cannabis was distributed to oncology hcps at the Tom Baker Cancer Centre in Calgary, Alberta. The 45-question survey measured the opinions of hcps about cannabis use and authorization in oncology. Results: Of 103 oncology hcps who participated in the study, 75% were women. By hcp type, the most commonly reported professional groups were oncology nurse (40%), radiation therapist (9%), and pharmacist (6%). Of respondents, 75% reported providing direct care to cancer patients. More than half (69%) had spoken to a patient about cannabis in the preceding month, and 84% believed that they lacked sufficient knowledge about cannabis to make recommendations. Barriers such as monitoring the patient's use of cannabis (54%), prescribing an accurate dose (61%) or strain (53%), and having insufficient research (50%) were most commonly reported. More than half of hcps (53%) would be interested in receiving more information or training about the use of cannabis in oncology. Conclusions: The survey indicated that this group of oncology hcps believed that they lacked sufficient knowledge about cannabis to make recommendations to patients. In addition to that lack of knowledge, a number of notable barriers were reported, and more than half the hcps indicated interest in learning more about cannabis in the future.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».