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Enregistrement W4366424616 · doi:10.1177/17151635231164997

An examination of cannabis-related information typically asked by consumers at retail cannabis locations: A Canadian survey of budtenders and managers

2023· article· en· W4366424616 sur OpenAlexaffvenueabout
Jameason D. Cameron, Rahim Dhalla, Taylor Lougheed, Ariane Blanc, Régis Vaillancourt

Notice bibliographique

RevueCanadian Pharmacists Journal / Revue des Pharmaciens du Canada · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensNOSM UniversityUniversity of OttawaChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisRecreationDemographicsRecreational useFamily medicineLikert scaleMedicinePsychiatryPsychologyAdvertisingBusinessDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Since cannabis has been legalized in Canada for medicinal and recreational use, there has been an increased demand on pharmacists for cannabis counselling. The aim of the study was to examine typical questions posed by consumers to managers and budtenders working at licensed recreational cannabis stores in Canada and to assess how often consumers seek unlicensed medical advice to treat various conditions using cannabis. Methods: An online survey was synthesized, consisting of 22 questions capturing demographics and Likert scale responses to survey questions, and was distributed online across Canada from January to June 2021. Results: = 185) of respondents indicated that they receive questions related to cannabis use for medical purposes and/or perceived medical benefit, with the same number indicating that they have been told by a customer that their physician sent them to obtain a cannabis-containing product for medical purposes. The most common cannabis component asked about in an average day was THC (42% of responses). Conclusion: An alarming proportion of budtenders and managers in Canada report that they are fielding medical cannabis questions. This situation has the potential to put individuals at risk for drug-drug interactions and drug-disease interactions and to increase unnecessary hospitalizations due to adverse effects.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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