Perceived Risk of Medical Cannabis and Prescribed Cannabinoids for Chronic Pain: A Cross-Sectional Study Among Quebec Clinicians
Notice bibliographique
Résumé
Objective: An increase in medical cannabis and prescribed cannabinoids use for chronic pain management has been observed in Canada in the past years. This study aimed to: 1) Describe clinicians’ perceived risk associated with the use of medical cannabis and prescribed cannabinoids for the management of chronic pain; and 2) Identify sociodemographic and professional factors associated with perceived risk of adverse effects. Method: A web-based cross-sectional study was conducted in Quebec, Canada in 2022. A convenience sample of 207 clinicians was recruited (physicians/pharmacists/nurse practitioners). They were asked to rate the risk of adverse effects associated with medical cannabis (e.g., smoke, or oil) and prescribed cannabinoids (e.g., nabilone) on a scale of 0 to 10 (0: no risk, 10: very high risk), respectively. Multiple linear regression was performed to identify factors associated with perceived risk. Results: Average perceived risk associated with medical cannabis and prescribed cannabinoids were 5.93 ± 2.08 (median:6/10) and 5.76 ± 1.81 (median:6/10). Factors associated with higher medical cannabis perceived risk were working in primary care (β = 1.38, p = .0034) or in another care setting (β = 1.21, p = .0368) as compared to a hospital setting. As for prescribed cannabinoids, being a pharmacist (β = 1.14, p = .0452), working in a primary care setting (β = 0.83, p = .0408) and reporting more continuing education about chronic pain (β = 0.02, p = .0416) were associated with higher perceived risk. No sex differences were found in terms of perceived risk. Conclusions: Considering the clinician’s experience provide insights on cannabis risk as these professionals are at the forefront of patient care when they encounter adverse effects.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».