Knowledge of Cannabinoids among Patients, Physicians, and Pharmacists
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.
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 | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».