The model of care at a leading medical cannabis clinic in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Medical cannabis access has been legalized in more than 30 countries worldwide and popularity among patients is increasing rapidly. Cannabinoid-based treatments have been shown to be beneficial for several symptoms such as chemotherapy-induced nausea and vomiting, spasticity, chronic pain, intractable seizures and insomnia, yet high-quality clinical trials are still limited. As millions of patients now have legal access to medical cannabis, little information is available about the development of best clinical practices and an effective medical cannabis clinic model. A medical cannabis clinic is an innovative and emergent practice model that may be necessary to bridge the gap between patient and healthcare provider interest and existing barriers to the prescription of medical cannabis treatments, such as limited medical education, lack of high-quality clinical research and challenging or evolving regulatory frameworks. In this paper, we describe the model of care and organization of a dedicated medical cannabis clinic operating in Quebec, Canada since 2014. We share the principles of medical cannabis practice, including the structure of its medical and support team, clinic organisation and procedure guidelines. Key clinic statistics and patient demographics are shared with year by year comparison. Operating since 2014, the clinic has endured a rapidly changing regulatory landscape in Canada, overcoming numerous challenges including medical and social stigma, limited funding, resources and institutional support combined with a high demand for services. To support medical cannabis leaders globally, an important knowledge-sharing is required. The clinic has expanded to a network of four clinic sites across Quebec and offers continuing education and preceptorships to health care providers and trainees as well as research services to both academic and industry partners. The description of the clinic offers guidance on medical cannabis treatment and care and discusses possible solutions to associated challenges. The clinic model of care can be adapted to different healthcare settings and regulatory frameworks; it may assist physicians and health care providers in the development of medical cannabis clinics or the implementation of best practices as medical cannabis access continues to evolve.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».