Perceptions, Experiences, and Patterns of Cannabis Use in Individuals with Mood and Anxiety Disorders in the Context of Cannabis Legalization and Medical Cannabis Program in Canada – A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Perceptions of cannabis as a potential medical treatment for mood and anxiety disorders have been increasing in the context of legalizations, availability, and medical cannabis programs, though current evidence predominately indicates risks and negative effects of cannabis use (CU) on mental health outcomes. This study aims to understand motivations, perceptions, effects, and patterns of CU in individuals with mood and anxiety disorders. METHODS: Thirty-six adult patients diagnosed with mood or anxiety disorders, obsessive-compulsive disorder, or posttraumatic stress disorder who were currently using cannabis completed an in-depth qualitative interview on individual motivations, perceptions, experiences, effects, and patterns of their CU. The thematic analysis focused on phases of CU and sources of cannabis products and information. RESULTS: Reported motivations for initiation of CU included curiosity, peer pressure, and dissatisfaction with conventional treatments. Factors such as psychotropic effects and coping with mental health symptoms and insomnia contributed to the continuation of CU. More negative effects, including cognitive dysfunction, worsening of mood, and anxiety symptoms, were acknowledged with ongoing CU. Concerning findings included common initiation of CU before age 18, combined medical and recreational CU, rare consultation of medical professionals on CU, and potential effects and harms. DISCUSSION: Findings indicate individual complexity of motivations, perceptions, and patterns of CU in the study population. The reported potential beneficial effects of specific cannabis products should be further investigated. Findings emphasize patient-provider dialogue on both CU and conventional treatments. Information from this study can contribute to and inform the development of education, prevention, and intervention strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».