Women’s Perceptions, Beliefs, and Decision-making Process of Consuming Cannabis During Pregnancy and Lactation: An Interpretive Description
Notice bibliographique
Résumé
Background: In Canada, cannabis is the most frequently used substance after tobacco during pregnancy and lactation, and rates are increasing. Accumulating evidence suggests that cannabis exposure has a detrimental impact on neonatal and childhood development, underscoring the urgency of understanding pregnant women’s perspectives, knowledge, and beliefs regarding cannabis use during the perinatal period. Aim: To gain a deeper understanding of cannabis consumption during pregnancy and lactation and insight into how health care professionals can effectively address the increasing prevalence of cannabis use in pregnancy. Methods: 10 Albertan female-identifying women who self-reported cannabis consumption during pregnancy and lactation were interviewed, and data were analyzed using qualitative interpretive description methodology. Findings: Participants viewed cannabis as “natural” and “safe” and defined their consumption during pregnancy and lactation as medicinal. Information-seeking behaviors included developing social groups of trusted individuals and reliance on anecdotal stories. Discussion: The decision to consume cannabis during pregnancy and lactation is complex and influenced by multiple factors, including views that cannabis is a safe and effective medicinal option and mistrust of health care professionals. This decision remains highly stigmatized and viewed by society as problematic, which contrasts women’s belief that cannabis contributes to their overall health. Keywords: cannabis, pregnancy, lactation.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».