Cannabis use and perceptions among Canadians with Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Design: A cross-sectional study was conducted based on an online survey among Canadian adults with any level or severity of SCI Objectives: To understand aspects of cannabis use and perceptions among Canadians with spinal cord injury and describe the self-reported reasons and side effects of cannabis use. Setting: Parkwood Institute at St Joseph’s Health Care London, the Power Cord SCI rehabilitation program at Brock University. Methods: Participants were asked to complete a survey. Results: 136 individuals were screened for participation, and 80 participants were enrolled. Of these participants, the majority (n=41 [51.2%]), indicated that they had tried cannabis in their lifetime, while 30 (37.5%) were current users. There was a non-significant increase (p=0.13) in cannabis use from pre (n=26, 32.5%) to post-injury (n=34, 42.5%). The most common reason for post-injury use was reducing pain (36.3%) and improving sleep (30%). Participants reported cannabis being moderately effective for both pain reduction and sleep improvement. Side effects were relatively mild and uncommon with the most frequently reported being fatigue both pre (7.5%) and post (11.3%) injury. Smoking was the most popular method of using cannabis before the injury (27.5%), while the preferred method after the injury was consuming edibles (26.3%). Conclusions: Most participants who used cannabis before their injury continued using it after their injury. Participants reported recreational use before the injury, but they endorsed using cannabis to manage pain and medical conditions after injury and suggested that healthcare professionals should be aware of these findings. Additional research in this field is needed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».