Perceptions and engagement of patients with chronic conditions on the use of medical cannabis: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Studies generally focus on one type of chronic condition and the effect of medical cannabis (MC) on symptoms; little is known about the perceptions and engagement of patients living with chronic conditions regarding the use of MC. OBJECTIVES: This scoping review aims to explore: (1) what are the dimensions addressed in studies on MC that deal with patients' perceptions of MC? and (2) how have patients been engaged in developing these studies and their methodologies? Through these objectives, we have identified areas for improving future research. METHODS: We searched five databases and applied exclusion criteria to select relevant articles. A thematic analysis approach was used to identify the main themes: (1) reasons to use, to stop using or not to use MC, (2) effects of MC on patients themselves and empowerment, (3) perspective and knowledge about MC, and (4) discussion with relatives and healthcare professionals. RESULTS: Of 53 articles, the main interest when assessing the perceptions of MC is to identify the reasons to use MC (n = 39), while few articles focused on the reasons leading to stop using MC (n = 13). The majority (85%) appraise the effects of MC as perceived by patients. Less than one third assessed patients' sense of empowerment. Articles determining the beliefs surrounding and knowledge of MC (n = 41) generally addressed the concerns about or the comfort level with respect to using MC. Only six articles assessed patients' stereotypes regarding cannabis. Concerns about stigma constituted the main topic while assessing relationships with relatives. Some articles included patients in the research, but none of them had co-created the data collection tool with patients. CONCLUSIONS: Our review outlined that few studies considered chronic diseases as a whole and that few patients are involved in the co-construction of data collection tools as well. There is an evidence gap concerning the results in terms of methodological quality when engaging patients in their design. Future research should evaluate why cannabis' effectiveness varies between patients, and how access affects the decision to use or not to use MC, particularly regarding the relationship between patients and healthcare providers. Future research should consider age and gender while assessing perceptions and should take into consideration the legislation status of cannabis as these factors could in fact shape perception. To reduce stigma and stereotypes about MC users, better quality and accessible information on MC should be disseminated.
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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 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».