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Enregistrement W3215873791 · doi:10.7939/r3-z4dp-bc41

Cannabis Use in Menopause: A Mixed Methods Research Study Capturing the Experiences and Perspectives of Women

2021· article· en· W3215873791 sur OpenAlexaboutno aff
Katherine Babyn

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Support in Illness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMenopauseMultimethodologyPsychologyQualitative researchMedicineSociologySocial sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Menopause not only marks the end of a woman’s reproductive years but is a significant transition from a biological and psychosocial standpoint. The majority of women will experience menopause symptoms including vasomotor symptoms, genitourinary symptoms, sleep disturbances, mood changes, depression, anxiety, muscle or joint pain, weight gain and decreased libido. There are many approaches women may take in managing these symptoms involving a combination of prescription medications, complementary and alternative medicines, or lifestyle changes. Since the legalization of cannabis in Canada, the use of cannabis for medical and recreational purposes has increased, especially within the midlife population. There is growing interest in using cannabis for symptoms that overlap with menopause. Following a two- phase, mixed methods research design, the purpose of this thesis was to explore the experiences and perspectives of midlife women using cannabis for medical purposes coinciding with menopause symptoms. The first project of this thesis was the quantitative phase of the mixed methods research. A cross-sectional, web-based survey in midlife women living in Alberta was completed to characterize cannabis use patterns and perceptions, as well as their menopause stage and symptoms. These findings showed over one-third (34%) of midlife women surveyed were current users of cannabis, and 65% indicated ever using cannabis. Of the current users, 75% of these women are using for medical purposes, with the most common reasons that overlapped with menopause being sleep issues, anxiety, muscle/joint achiness, irritability, and depression. Most women accessed cannabis from non-medical sources and used an assortment of cannabis forms at varying frequencies of use. In addition, current cannabis users were more likely to report experiencing menopause symptoms as compared to non-users. History of smoking and health status were significant independent predictors of current cannabis use. Women commonly used the internet or their family or friends for information on cannabis, but desired to get information from healthcare providers. The second project of this thesis was the qualitative phase of the mixed methods research aimed to explore the experiences and perceptions of midlife women using cannabis for medical purposes. Women were recruited from the initial survey sample to take part in one-on-one interviews. Menopause was described as a unique, complex experience and cannabis was a therapeutic agent that provided symptom relief and maintained their quality of life. Women self- managed their use of cannabis, accessed cannabis from a variety of medical and non-medical sources, and relied on experimentation. Similarities in a lack of information available, limited role of healthcare providers, feelings of stigmatization and emphasis on self-educating were reported in women’s experiences with menopause and with using cannabis for medical purposes. The findings from this thesis established that midlife women are using cannabis to manage their symptoms coinciding with menopause. Future research is required to better understand the effect cannabis has on menopause symptoms and aid in the development of clinical resources and education to support midlife women in managing their symptoms with cannabis. By going directly to women, this thesis highlighted the opportunities healthcare providers have to improve the care of midlife women during menopause.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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