Highs and Lows: A Mixed-Methods Analysis of the Impact of Adult Use Legalization on Medical Cannabis Patients
Notice bibliographique
Résumé
Presently, 24 states have legalized adult use (recreational) cannabis, each following medical-only access. Although states that pass adult use laws report substantial declines in the number of registered medical patients, these laws expand the market, potentially enhancing patient benefits. However, research on federal adult use cannabis legislation in Canada suggests that adult use laws negatively impact medical patients. The purpose of this mixed-methods study was to examine medical cannabis patients' perceptions of the impact of adult use cannabis laws in the US. We conducted an online survey with forced choice and open-ended questions in a convenience sample of 505 medical cannabis patients. Quantitative analysis indicated that adult use laws decreased stress and legal concerns, and that patient perceptions of cannabis product quality and availability were higher, but prices were also higher. Qualitative analysis largely aligned with quantitative findings, however data were somewhat divergent on price and product availability (with some patients reporting lower prices and accessibility issues). Mixed-methods analysis revealed that legalization also reduced patients' experience of social stigma. Addressing the patient concerns revealed by these data may help to restore or maintain patient access to affordable, medically relevant cannabis products as additional states merge medical cannabis programs into adult use paradigms.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».