Caregiver experiences of children living with a diagnosed neurological disability and using medical cannabis
Notice bibliographique
Résumé
Medical cannabis (MC) has recently emerged as a potential treatment option for pediatric neurodevelopmental conditions and epilepsy. Medical cannabis within these conditions remains limited in evidence-based literature. Caregiver experience can play a valuable role in providing real-world evidence. Thus, this study sought to conceptualize primary caregivers' experiences using medical cannabis to treat neurological conditions in their children. A qualitative multiple-case study design was used to ascertain caregiver experiences. Twelve primary caregivers were interviewed to identify four themes: lack of support, perception of efficacy, positive impacts on children and caregivers, and contribution to real-world evidence from caregivers. Caregivers reported symptom improvement in their children and improved quality of life for their child and family. However, caregivers identified a lack of support from the healthcare system as a challenge. This study highlights that while medical cannabis shows promise as a potential treatment option, there is a great need for more research and subsequent healthcare provider education. Significant barriers to caregivers acquiring knowledge and healthcare provider support put patients at risk. The healthcare system must develop better educational programs regarding the potential role of MC (such as the benefits and side effects in different patient groups and regulatory framework for prescribing) to support children and their families better.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».