Understanding cancer survivors’ reasons to medicate with cannabis: A qualitative study based on the theory of planned behavior
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prior to nonmedical cannabis legalization in Canada, individuals were only able to access cannabis legally through licensed producers with medical authorization. Now with an additional legal access system designed for nonmedical purposes, it is unclear what factors influence cancer survivors' decisions to medicate or not medicate cannabis as a complementary therapy to alleviate their cancer symptoms. METHODS: We recruited cancer survivors via social media. Interested individuals were purposively sampled to ensure maximization in terms of age, sex, and province of residence. Constructs of the Theory of Planned Behavior were explored during the telephone interviews as participants described what influenced their decisions to medicate or not medicate cannabis to manage their symptoms. RESULTS: Interviews were conducted with 33 cancer survivors. All individuals believed that cannabis would manage their cancer symptoms. Those that chose to medicate with cannabis provided a variety of reasons, including that cannabis was a more natural alternative; that it reduced their overall number of prescription drugs; and that safer products had become available with the legalization of nonmedical cannabis. Some individuals also indicated that support from physicians and validation from family and friends were important in their decision to medicate with cannabis. Individuals who opted not to medicate with cannabis raised concerns about the lack of scientific evidence and/or possible dependency issues. Some also felt their physician's disapproval was a barrier to considering cannabis use. CONCLUSIONS: The findings revealed that recreational legalization made using cannabis appear safer and easier to access for some cancer survivors. However, physicians' censure of cannabis use for symptom management was a barrier for survivors considering its use.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».