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Enregistrement W4393388988 · doi:10.1186/s40001-024-01803-w

Perceptions and engagement of patients with chronic conditions on the use of medical cannabis: a scoping review

2024· review· en· W4393388988 sur OpenAlexafffund
Marie‐Pascale Pomey, Didier Jutras‐Aswad, Jesseca Paquette, Kamilla Saadi, Mélissa Taguemout, Dina-Liza Ikene, Nathalie Arbour, Amel Zertal, Nathalie Fréjeau, Danielle Morin, Jean-Sylvain Ouellette, Kanza Alami Marrouni, Pierre Duquette

Notice bibliographique

RevueEuropean journal of medical research · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalMultiple Sclerosis Society of CanadaCanadian Patient Safety InstituteUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesMinistère de la Santé et des Services sociauxMinistère de la SantéCanadian Institutes of Health ResearchMultiple Sclerosis SocietyFonds de Recherche du Québec - SantéMultiple Sclerosis Society of Canada
Mots-clésThematic analysisContext (archaeology)MedicineCannabisPerceptionEmpowermentMEDLINEFocus groupPerspective (graphical)Stigma (botany)PsychologyFamily medicineQualitative researchPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,244
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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