Stigma‐related barriers to medical cannabis as harm reduction for substance use disorder: Obstacles and opportunities for improvement
Notice bibliographique
Résumé
Emerging evidence on substituting cannabis for more harmful drugs has led to cannabis becoming a novel harm-reduction strategy for combating the current drug poisoning crisis. However, the authorization of medical cannabis as part of a harm-reduction approach and recovery strategy has significant implementation barriers rooted in longstanding stigma towards cannabis. Through a multi-discipline collaboration of Canadian clinicians and academic researchers, we highlighted stigma barriers and opportunities to address these barriers to elicit improved delivery of medical cannabis as a harm-reduction therapy within existing therapeutic frameworks. Evidence from existing literature and real-world experiences converged on three key themes related to stigma barriers: (1) Lack of medical cannabis education within the healthcare community, (2) lack of consensus and coordination among harm-reduction services and (3) access to medical cannabis. We highlight potential solutions to these issues, including improved healthcare education, better coordination between care teams and suggestions for improving access. Through this discussion, we hope to contribute to reducing the stigma around using medical cannabis as a harm-reduction strategy for individuals with a substance use disorder and consider new perspectives in policy development surrounding recovery services.
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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 | 0,044 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,015 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».