Knowledge of Cannabinoids among Patients, Physicians, and Pharmacists
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Many patients hold false beliefs about cannabinoids.We evaluated their related beliefs and we also surveyed physicians and pharmacists about their opinions regarding cannabinoids. Materials and MethodStudy 1: 42 patients (mean age 39.1 years, SD=12.6,range 18 to 67) in urban methadone/suboxone clinics were surveyed via questionnaire about their use of cannabis and their knowledge of its potential medical applications and of its positive and negative properties.Study 2: We recruited 53 professionals (37 physicians and 16 pharmacists) to compare the utility and adverse side-effects of cannabinoids to those of other frequent non-opioid medications for pain, epilepsy, insomnia, and for loss of appetite in HIV positive patients. Results (both studies):Two-thirds (66.7%) of our patients reported using cannabis (71.4% of users via smoking, 46.4% in food, 28.6% as drops).The users knew significantly more (t=2.1,df=39, p=.043) legitimate medical applications of cannabis (mean=4.7,SD=2.9) than non-users (mean=2.1,SD=1.7).Most frequently listed medical applications were epilepsy (73.2%), cancer (70.7%), pain (65.9%), and arthritis (53.7%).However, only 52.4% of patients correctly attributed "drug induced psychosis" to tetrahydrocannabinol rather than to other cannabis constituents.Some erroneously attributed their "high" to cannabidiol (14.3%).The MDs and pharmacists who volunteered for our survey rated cannabinoids as being more free of adverse side-effects than some other commonly prescribed non-opioid medications for pain, insomnia, and for loss of appetite in HIV patients.Their ratings of cannabinoids for epilepsy were also relatively favourable.Conclusions: Patients need expert therapeutic guidance from their physicians and pharmacists to properly benefit from cannabinoids.
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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 | 0,002 |
| 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 découle