Making informed choices about cannabis use during pregnancy and lactation: A qualitative study of information use
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cannabis use during pregnancy and lactation continues to increase as some perceive cannabis to be helpful for symptom management and coping. As such, pregnant and lactating people are faced with challenging decisions, weighing benefits against the potential risks of cannabis use. To help clinicians facilitate informed choices, we explored the self-identified information needs of pregnant and lactating people who are deciding whether or not to use cannabis. We aimed to describe the modes and sources of their information-seeking and their satisfaction with the information they found. METHODS: We interviewed 52 people in Canada who made the decision to start, stop, or continue using cannabis during pregnancy and lactation. Participants were recruited from advertisements in prenatal clinics and on social media. We utilized an inductive approach to analysis focused on information used in decision-making about cannabis use, including the process of seeking and evaluating that information. RESULTS: Participants were deliberate in their search for information, most commonly seeking information on risks of use. Information sources were mainly online material or people in their social networks. Clinicians were not commonly described as a knowledgeable or supportive source of information. Overwhelmingly, participants described the information they found as insufficient and emphasized the need for more comprehensive and trustworthy sources of information. CONCLUSIONS: Participants identified distinct and unmet information needs associated with their decision to use cannabis. They described a desire for clear evidence about the impact of cannabis use, including information about how to balance the benefits they perceived from cannabis use with the risks of harm.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».