Perspectives on cannabis risks and harm reduction among youth in Early Psychosis Intervention programs: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The Canadian government legalized cannabis in 2018 and funded harm reduction campaigns to educate youth about the risks. Cannabis can contribute to psychosis in vulnerable populations, and consumption is common among youth in Early Psychosis Intervention (EPI) programs. The purpose of this study is to understand the views of youth in EPI programs on the risks related to cannabis and methods to reduce those risks. Design/methodology/approach A qualitative design and thematic analysis were used to understand the perspectives of youth in EPI programs ( n = 15) towards cannabis risks and harm reduction. Findings Participants associated Δ−9 tetrahydrocannabinol (THC) with problems related to cognition, psychosis, respiration, addiction, motivation, finances, relationships and anxiety. Cannabidiol (CBD) was believed to be safe and risk-free. To reduce the risks associated with THC, participants suggested using in moderation, delaying use, using CBD over THC, accessing legal sources, avoiding high THC dosages and using non-combustible methods. Research limitations/implications Participants self-selected to participate, were psychiatrically stable and may not represent youth in EPI programs with more severe psychotic symptoms. Practical implications Assessing risk perceptions, motives for use and perspectives towards the cannabis and psychosis connection can reveal educational needs. CBD may offer a harm reduction option for EPI clients wanting to decrease THC intake, though more research is needed and adverse effects should be explained. Educational campaigns should disseminate the connection between cannabis and psychosis to facilitate early intervention. Originality/value This study adds to the literature by highlighting knowledge of harm reduction methods and gaps in risk awareness among EPI program youth.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».