Foreign Medical Students in Eastern Europe: Knowledge, Attitudes and Beliefs about Medical Cannabis for Pain Management
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess the knowledge, attitudes, and beliefs of foreign students toward the use of medical cannabis (MC) for pain management. Methods: This study uses data collected from 549 foreign students from India (n = 289) and Middle Eastern countries mostly from Egypt, Iran, Syria, and Jordan (n = 260) studying medicine in Russia and Belarus. Data collected from Russian and Belarusian origin medical students (n = 796) were used for comparison purposes. Pearson’s chi-squared and t-test were used to analyze the data. Results: Foreign students’ country of origin and gender statuses do not tend to be correlated with medical student responses toward medical cannabis use. Students from Russia and Belarus who identified as secular, compared to those who were religious, reported more positive attitudes toward medical cannabis and policy change. Conclusions: This study is the first to examine the attitudes, knowledge, and beliefs toward medical cannabis among foreign students from India and Middle Eastern countries studying in Russia and Belarus, two countries who oppose its recreational and medicine use. Indian and Middle Eastern students, as a group, tend to be more supportive of MC than their Russian and Belarusian counterparts. These results may be linked to cultural and historical reasons. This study provides useful information for possible medical and allied health curriculum and education purposes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».