Planting the seeds for success: A qualitative study exploring primary healthcare providers’ perceptions about medical cannabis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Canada, cannabis legalization altered the way that the public can access cannabis for medical purposes. However, Canadians still struggle with finding healthcare professionals (HCPs) who are involved in medical cannabis counselling and authorization. This raises questions about the barriers that are causing this breakdown in care. Our study explored the perceptions of primary care providers regarding cannabis in their practice. METHODS: Semi-structured interviews were conducted by Zoom with HCPs in Newfoundland and Labrador (NL) to discuss their experiences with medical and non-medical cannabis in practice. Family physicians and nurse practitioners who were practicing in primary care in NL were included. The interview guide and coding template were developed using the Theoretical Domains Framework (TDF). A thematic analysis across the TDF was then conducted. RESULTS: Twelve participants with diverse demographic backgrounds and experience levels were interviewed. Five main themes emerged including, knowledge acquisition, internal influences, patient influences, external HCP influences, and systemic influences. The TDF domain resulting in the greatest representation of codes was environmental context and resources. INTERPRETATION: The findings suggested that HCPs have significant knowledge gaps in authorizing medical cannabis, which limited their practice competence and confidence in this area. Referring patients to cannabis clinics, while enforcing harm-reduction strategies, was an interim option for patients to access cannabis for medical purposes. However, developing practice guidelines and educational resources were suggested as prominent facilitators to promote medical cannabis authorization within the healthcare system.
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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 | 0,013 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».