The role of cannabis in pain management among people living with <scp>HIV</scp> who use drugs: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: People living with HIV who use drugs commonly experience chronic pain and often use illicit opioids to manage pain. Recent research suggests people living with HIV use cannabis for pain relief, including as an adjunct to opioids. This underscores the need to better understand how people living with HIV who use drugs use cannabis for pain management, particularly as cannabis markets are undergoing changes due to cannabis legalisation. METHODS: From September 2018 to April 2019, we conducted in-depth interviews with 25 people living with HIV who use drugs in Vancouver, Canada to examine experiences using cannabis to manage pain. Interviews were audio-recorded, transcribed and coded. Themes were identified using inductive and deductive approaches. RESULTS: Most participants reported that using cannabis for pain management helped improve daily functioning. Some participants turned to cannabis as a supplement or periodic alternative to prescription and illicit drugs (e.g. benzodiazepines, opioids) used to manage pain and related symptoms. Nonetheless, participants' access to legal cannabis was limited and most continued to obtain cannabis from illicit sources, which provided access to cannabis that was free or deemed to be affordable. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Cannabis use may lead to reduced use of prescription and illicit drugs for pain management among some people living with HIV who use drugs. Our findings add to growing calls for additional research on the role of cannabis in pain management and harm reduction, and suggest the need for concrete efforts to ensure equitable access to cannabis.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| 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 | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».