Receptiveness to participating in cannabis research in pregnancy: a survey study at The Ottawa Hospital
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p> <ns4:bold>Background:</ns4:bold> The prevalence of cannabis use among pregnant individuals in Canada is increasing. In the design of new cohort studies to evaluate the patterns and outcomes of cannabis use in pregnancy, consideration must be given to the factors influencing participation, data sharing, and contribution of biological samples. Our objective was to assess the willingness of pregnant individuals to participate in prospective research during pregnancy. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Methods:</ns4:bold> We surveyed pregnant individuals receiving obstetrical care through The Ottawa Hospital in Ottawa, Canada. The survey consisted of 23 dichotomous (yes/no), multiple-choice, Likert scale, and open-ended questions. Individuals were provided with a hypothetical research scenario and asked to report on the likelihood of their participation, use and storage of personal health information and contribution of maternal and newborn samples. Individuals provided motivating and deterring factors related to research participation. Descriptive statistics included frequencies (n) and percentages (%) for categorical variables. Continuous variables were described using means and standard deviations. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Results:</ns4:bold> A total of 84 survey responses were collected. The mean age of respondents was 32.6(±5.3) years. Respondents were predominantly Caucasian (79%), college/university educated (85%) with a household income of ≥$100,000 (64%). There was a high degree of willingness to participate in prospective research by sharing data and biological samples. The most commonly cited motivating and deterring factors for participating in future research were a desire to contribute to science and health information (79%) and fear of privacy invasion (17%), respectively. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Conclusions:</ns4:bold> Pregnant individuals receiving care at The Ottawa Hospital are willing to participate in prospective research studies, including those related to cannabis use. Survey respondents were predominantly of higher socioeconomic status, and few individuals reported cannabis use during pregnancy. Future studies should accommodate multiple recruitment strategies and flexible study designs to encourage enrollment from and retention across diverse sociodemographic communities. </ns4:p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».