Mandatory pharmacist-led education session for patients seeking medical cannabis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The primary objectives of this pre-post session study, was to evaluate the impact of a pharmacist-led education session on the perceived benefits and safety of cannabis among patients with chronic pain, as well as determine the influence of pharmacist education on the selection of safer cannabis products and dosage forms for medical use among patients. METHODS: A retrospective analysis of completed pre-post session questionnaires was conducted among chronic pain patients attending a mandatory education session led by a pharmacist, prior to being authorized cannabis in clinic. All questionnaire data was analyzed using SPSS v. 25. Demographic and sample characteristics were reviewed using univariate analyses. Chi-Square tests were employed to determine if the group-based education significantly affected knowledge, perception of efficacy and safety of cannabis. RESULTS: Of the 260 session participants, 203 completed pre-post session questionnaires. After the session, a majority of current cannabis users (33.8%) and cannabis naïve/past users (56.9%) reported they would use a low THC product in the future, and a majority of current users (54.5%) would use a high CBD product in the future. After education, participants were more likely to report cannabis as having the potential for addiction (chi-square =42.6, p <0.0001) and harm (chi-square =34.0, p <0.0001). CONCLUSIONS: Pharmacist counselling and education has the potential to influence patient selection and use of cannabis, from more harmful to safer products, as well as moderate the potential perceived benefits of 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,010 | 0,001 |
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 ».