Dispensing Medical Advice: San Francisco Bay Area Budtender Recommendations for Pain and Sleep Relief
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Evidence regarding the efficacy of various forms of cannabis and cannabinoid concentrations is limited, and cannabis industry regulatory infrastructure is still in development. Meanwhile, most US states have legalized medical or adult use cannabis. This study aimed to understand what advice cannabis budtenders in the San Francisco Bay Area were providing to customers for pain and sleep trouble - two of the conditions most cited as reasons for using cannabis medicinally. Method: We visited 35 of 42 cannabis dispensaries in Alameda and San Francisco Counties in California, and using a "secret shopper" approach, asked the budtenders for recommendations on products, dosage, and strains to best alleviate pain and sleep trouble. Results: For pain relief, budtenders showed a strong preference for topicals (77.1%), while edibles were most indicated for sleep trouble (60.0%). Reasons provided included budtender personal experience and product effectiveness. Cannabidiol (CBD) was endorsed most often for pain relief in high CBD:THC ratios (28.6%), 1:1 ratios (28.6%), and CBD alone (22.9%). For sleep relief, tetrahydrocannabidiol (THC) alone was most recommended (34.3%). When asked about cannabis strains for pain, 85.7% of budtenders did not express a preference, but for sleep, 57.1% of budtenders selected indica. Conclusions: This study illustrates that budtenders in the Bay Area have specific ideas about cannabis uses, including types, concentrations, and strains, despite a lack of evidence for most recommendations. Future research should prioritize study of topical preparations of cannabis for pain, edibles for sleep, and tinctures for both, which budtenders regularly recommended to customers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,032 | 0,003 |
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 ».