Age-related Patterns of Medical Cannabis Use: A Survey of Authorized Patients in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objective: An increasing number of Canadians are registering as authorized users of medical cannabis. Older patients comprise a growing subset of this population; however, relatively little information exists around age-related patterns of medical cannabis use. Methods: The Canadian Cannabis Patient Survey (CCPS) is a large cross-sectional survey of authorized medical cannabis patients in Canada. This publication summarizes the results of the CCPS 2021, with a focus on age-related outcomes and the elderly sub-population. Results: The survey was completed by 2,697 patients. The mean age of participants was 54.3 years of age and the proportion of female respondents was 49.1%. Among older patients, pain was the most common symptom, while anxiety was the most common symptom reported by younger patients. Older patients exhibited a significant preference for oral administration over inhalation of medical cannabis when compared to younger patients, respectively (p>0.05). Among patients taking prescription opioids, most of whom were older patients, 54% reported a decrease in use concurrent with medical cannabis. Conclusions: Older patients comprise a growing subset of medical cannabis patients, which is also reflected in CCPS participants over time. This patient population exhibits different patterns of use compared to their younger counterparts, preferring high CBD orally ingested formulations, which they use primarily to treat pain-related illnesses/symptoms. Overall, study participants reported that cannabis had a high degree of efficacy in alleviating their illness/symptoms, and many reported a reduction in their use of prescription opioids, alcohol, tobacco, and other substances.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».