Counseling About Cannabis Use During Pregnancy and Lactation: A Qualitative Study of Patient and Clinician Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Legalization in many jurisdictions has increased the prevalence of cannabis use, including during pregnancy and lactation. Accordingly, clinicians providing perinatal and infant care are increasingly required to counsel about this topic, even if they do not feel comfortable or prepared for this conversation. The aim of this research was to explore how prenatal clinicians and pregnant and lactating women interact with cannabis consumption. METHODS: Using qualitative description, we conducted semi-structured interviews with 75 individuals in Canada: 23 clinicians who provide pregnancy and lactation care, and 52 individuals who made cannabis consumption decisions during pregnancy and/or lactation. Data were analyzed using inductive content analysis. RESULTS: Three phases of the clinical encounter influenced decision-making about cannabis consumption: initiation of a discussion about cannabis, sense-making, and the outcome of the encounter. Patients and clinicians described similar ideals for a counseling encounter about cannabis consumption during pregnancy or lactation: open, patient-centered conversation grounded in an informed decision-making model to explore the benefits, risks, and alternatives to cannabis. While clinicians described these values as reflecting real clinical interactions, patients reported that in their experience, actual interactions did not live up to these ideals. CONCLUSION: Clinicians and pregnant and lactating people report desiring the same things from a counseling interaction about cannabis: sharing of information, identification of values, and facilitation of a decision. Both groups endorse an open, nonjudgemental counseling approach that explores the reasons why a patient is considering cannabis consumption and reflects these reasons against available evidence and alternatives known to be safe.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».