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Enregistrement W4387745366 · doi:10.2147/jpr.s413450

Perceptions and Preoccupations of Patients and Physicians Regarding Use of Medical Cannabis as an Intervention Against Chronic Musculoskeletal Pain: Results from a Qualitative Study

2023· article· en· W4387745366 sur OpenAlexafffundabout
Lise Poisblaud, Edeltraut Kröger, Nathalie Jauvin, Julie Pelletier-Jacob, Richard E. Bélanger, Guillaume Foldes‐Busque, Michèle Aubin, Pierre Pluye, Laurence Guillaumie, Malek Amiri, Pierre Dagenais, Clermont E. Dionne

Notice bibliographique

RevueJournal of Pain Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité LavalCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleInstitut National de Santé Publique du QuébecCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxCentre hospitalier de l'Université LavalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre de Santé et de Services Sociaux de la Vieille-CapitaleMcGill UniversityCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-Jean
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineCannabisQualitative researchTheory of planned behaviorPsychological interventionIntervention (counseling)Family medicineChronic painPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Explore perceptions and preoccupations regarding use of medical cannabis against chronic musculoskeletal pain, among patients and physicians. Design: Qualitative study using interviews with patients and physicians, based on the Theory of Planned Behavior (TPB). Setting: The study was conducted in Quebec, Canada, in spring 2020. Subjects: We included 27 adult patients and 11 physicians (GPs, anesthesiologists, psychiatrists, and a rheumatologist); the mean age of patients was 48.2 years; 59.3% of patients and 36.4% of physicians were women; 59.3% of patients used no medical cannabis at the time of study; 45.5% of physicians had never authorized it. Methods: Semi-structured interviews were conducted, transcribed and for the qualitative analysis codes were developed in a hybrid, inductive and deductive approach. Guided by the TPB, facilitators and barriers, perceived benefits and harms, and perceived norms that may influence cannabis use or authorization were documented. Results: Although medical cannabis is an interesting avenue for the relief of chronic musculoskeletal pain, doctors and patients agreed that it remained a last line option, due to the lack of scientific evidence regarding its safety and efficacy. The norms surrounding medical cannabis also play an important role in the social and professional acceptance of this therapeutic option. Conclusion: Medical cannabis is seen as a last line option among interventions in the management of chronic pain, and attitudes and prior experiences play a role in the decision to use it. Study results may contribute to improved shared decision making between patients and physicians regarding this option. Plain Language Summary: Little is known about the motivations, perceptions, and preoccupations of patients with chronic pain and their physicians regarding the use of medical cannabis against chronic pain. A qualitative study was done on the attitudes and perceptions of these patients and their physicians. We performed semi-structured interviews, guided by the Theory of Planned Behavior, with chronic pain patients and with physicians treating such patients. Results indicate that both patients and physicians consider medical cannabis as a last line therapeutic option against chronic pain. Also, both groups expressed a need for stronger evidence on the effectiveness and safety of medical cannabis, as well as for more and clearer guidance on when and how to use this additional option in the treatment of chronic pain. Keywords: medical cannabis, theory of planned behavior, chronic musculoskeletal pain, qualitative study, lack of knowledge, stigma

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,389 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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