Cannabis use in a Canadian long-term care facility: a case study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Following the legalization of cannabis in Canada in 2018, people aged 65 + years reported a significant increase in cannabis consumption. Despite limited research with older adults regarding the therapeutic benefits of cannabis, there is increasing interest and use among this population, particularly for those who have chronic illnesses or are at end of life. Long-term Care (LTC) facilities are required to reflect on their care and policies related to the use of cannabis, and how to address residents' cannabis use within what they consider to be their home. METHODS: Using an exploratory case study design, this study aimed to understand how one LTC facility in western Canada addressed the major policy shift related to medical and non-medical cannabis. The case study, conducted November 2021 to August 2022, included an environmental scan of existing policies and procedures related to cannabis use at the LTC facility, a quantitative survey of Healthcare Providers' (HCP) knowledge, attitudes, and practices related to cannabis, and qualitative interviews with HCPs and administrators. Quantitative survey data were analyzed using descriptive statistics and content analysis was used to analyze the qualitative data. RESULTS: A total of 71 HCPs completed the survey and 12 HCPs, including those who functioned as administrators, participated in the interview. The largest knowledge gaps were related to dosing and creating effective treatment plans for residents using cannabis. About half of HCPs reported providing care in the past month to a resident who was taking medical cannabis (54.9%) and a quarter (25.4%) to a resident that was taking non-medical cannabis. The majority of respondents (81.7%) reported that lack of knowledge, education or information about medical cannabis were barriers to medical cannabis use in LTC. From the qualitative data, we identified four key findings regarding HCPs' attitudes, cannabis access and use, barriers to cannabis use, and non-medical cannabis use. CONCLUSIONS: With the legalization of medical and non-medical cannabis in jurisdictions around the world, LTC facilities will be obligated to develop policies, procedures and healthcare services that are able to accommodate residents' use of cannabis in a respectful and evidence-informed manner.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».