Recreational Cannabis Use Before and After Legalization in Women With Pelvic Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the prevalence and characteristics of recreational cannabis use in women with pelvic pain, and to examine the influence of cannabis legalization on these parameters. METHODS: We conducted a retrospective analysis of a prospective registry of women with self-reported moderate-to-severe pelvic pain referred to a tertiary care clinic in Vancouver, Canada, 2013-2019. We excluded patients aged 18 years or younger and those with unknown data on cannabis use. Demographic, clinical, and validated questionnaire data were extracted for two main analyses: 1) comparison of current cannabis users with current nonusers, and 2) comparison of current cannabis users who entered the registry before cannabis legalization (October 17, 2018) with those who entered the registry on or after legalization. RESULTS: Overall, 14.9% (509/3,426) of patients were classified as current cannabis users. Compared with nonusers, cannabis users were younger (P<.001), had lower levels of education (P<.001) and lower household income (P<.001), were taking opioids (P<.001), antiinflammatories (P=.003), neuromodulators (P=.020), and herbal medications (P<.001) more frequently. They had worse questionnaire scores for depression, anxiety, pain catastrophizing, quality of life, and pelvic pain severity (P<.001 for all). After cannabis legalization, prevalence of current cannabis use increased from 13.3% (366/2,760) to 21.5% (143/666) (P<.001). Compared with prelegalization, postlegalization users were associated with higher levels of education (P<.001), worse anxiety (P=.036), and worse pain catastrophizing (P<.001) scores. They were taking fewer antiinflammatories (P<.001), neuroleptics (P=.027) and daily opioids or narcotics (P=.026), but more herbal medications (P=.010). CONCLUSION: Recreational cannabis use increased among patients with pelvic pain after legalization in Canada. Cannabis users had worse pain-related morbidities. Postlegalization, cannabis users were less likely to require daily opioids compared with cannabis users before legalization. The role, perceived benefits, and possible risks of cannabis for pelvic pain require further investigation. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, NCT02911090.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».