Self-Medication Paths
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Cannabis is used by one-third of people living with chronic pain to alleviate their symptoms despite warnings from several organizations regarding its efficacy and safety. We currently know little about self-medication practices (use of cannabis for therapeutic purposes without guidance), mainly since the legalization of recreational cannabis in countries such as Canada has expanded the scope of this phenomenon. This study aimed to describe legal cannabis self-medication for pain relief in people living with chronic pain and to explore perceptions of the effectiveness and safety of cannabis. METHODS: A cross-sectional descriptive study was performed among 73 individuals living with chronic pain and using cannabis (Quebec, Canada). Data collection using telephone interviews occurred in early 2023. RESULTS: Results indicated that 61.6% of participants reported using cannabis without the guidance of a health care professional (self-medication). Surprisingly, among those, 40.0% held a medical authorization. Overall, 20.6% of study participants were using both medical and legal nonmedical cannabis. Different pathways to self-medication were revealed. Proportion of women versus men participants self-medicating were 58.2% versus 70.6% ( P =0.284). In terms of perceptions, 90.4% of the sample perceived cannabis to be effective for pain management; 72.6% estimated that it posed no or minimal health risk. DISCUSSION: Cannabis research is often organized around medical versus nonmedical cannabis but in the real-world, those 2 vessels are connected. Interested parties, including researchers, health care professionals, and funding agencies, need to consider this. Patients using cannabis feel confident in the safety of cannabis, and many of them self-medicate, which calls for action.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,109 | 0,021 |
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 ».