0849 A Cross-Sectional Survey of Cannabis as a Sleep Aid in Canadian Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Cannabis is increasingly used to manage cancer treatment-related symptoms. This study investigated the use and perceived effects of cannabis as a sleep aid in Canadian cancer survivors. Methods Canadian cancer survivors (N=1492) completed a self-report questionnaire about their use of cannabis as a sleep aid. Results Of participants, 24% (n=356) reported currently using cannabis as a sleep aid (Mage = 61; 88% white, 78% in remission). Two thirds (67%; n=238) report only starting to use cannabis for sleep after their cancer diagnosis. Reported benefits include that cannabis helps them relax (59%) and fall asleep faster (48%). Half of participants (49%) use cannabis for sleep over 4-6 times a week, meeting the criteria for regular cannabis use and 53% have been using cannabis as a sleep aid for more than 2 years. Cannabis is most commonly used in the form of edibles (58%) and oils/ sprays (45%). Only 19% have authorization from a healthcare provider and 56% obtain their cannabis from a government regulated site. There was a mix of cannabinoid content in the products used, including products that contain mostly CBD (22%), mostly THC (35%), balanced amounts of CBD and THC (32%), and 8% do not know the formulation of the cannabis they consume. The most common reasons for trying cannabis for sleep were a recommendation from family/friends (43%), their own research (35%), and that they believed it to be more natural than medication (31%). Of those who use cannabis for sleep, 31% also use it to reduce pain and 23% use it recreationally. Conclusion Estimates suggest that one in four Canadian cancer survivors’ regularly use cannabis to improve their sleep. Given the prevalence and potential impact, more research is needed to examine the actual efficacy of cannabis as a sleep aid. Support (if any) Rachel Lee is a trainee in the Cancer Research Training Program of the Beatrice Hunter Cancer Research Institute, with funds generously provided by the Canadian Cancer Society’s JD Irving, Limited – Excellence in Cancer Research Fund. Dr Garland is supported by a Canadian Cancer Society Emerging Scholar Award (Survivorship) (grant #707146).
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».