Cannabis health survey on usage in women with spinal cord injury and knowledge among physicians: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Individuals with spinal cord injury (SCI) report using cannabis to self-manage chronic pain and spasticity. However, its safety and efficacy are not well understood. As more women with SCI are pursuing motherhood, clinicians must consider the possibility of maternal cannabis use and its impact on fetal development. Moreover, due to the lack of current evidence for cannabis, it is important to characterize the perceptions and knowledge of physicians towards both recreational and synthetic cannabinoids.Design: Two anonymous surveys (10-items each) were conducted.Setting and Participants: Women with SCI (n = 20) completed an anonymous, online survey regarding cannabis use. Physicians at a Canadian SCI rehabilitation center (n = 15) completed a survey on their knowledge of recreational and synthetic cannabinoids among individuals with SCI.Outcome measures: Survey 1 evaluated cannabis use patterns and perceptions before/after SCI in women, including during pregnancy and breastfeeding. The aim of Survey 2 was to understand the perception and current knowledge of physicians regarding recreational cannabis and synthetic cannabinoid use by patients with SCI.Results: At the time of survey, 7 women with SCI reported use of cannabis, only 4 of them used prior to injury. Managing tone/spasticity (n = 5) was the major reported benefit of cannabis use. Women used cannabis during pregnancy and/or breastfeeding as a sleep aid or relief for morning sickness (n = 1 pregnancy, n = 1 breastfeeding, n = 1 both). The most-reported challenge with cannabis use was difficulty obtaining consistent, desirable effects (n = 5). Almost all physicians (n = 13) described their knowledge on recreational cannabis products as “none, very little or poor”, with greater overall comfort and knowledge of synthetic cannabinoids.Conclusion: Due to the reported use of cannabis during pregnancy/breastfeeding and current impoverishment of physicians’ knowledge (particularly regarding recreational cannabis products), it is imperative to further investigate the safety and efficacy of cannabis use in women with SCI.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».