Navigating Mental Health and Cannabis Use Post-cannabis Legalization: Experiences from Racialized Community Members
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Through conversations with members of racialized communities, we aimed to: explore perspectives shared by members of racialized communities regarding the relationship between cannabis and mental health; develop a greater understanding of racialized community members’ mental health service interactions in relation to cannabis use and mental health; and examine whether various social identities interact to influence experiences with cannabis use and mental illness. From January to June 2022, we conducted semi-structured interviews with 26 members of racialized populations who were ≥18 years old, had used cannabis in the last 6 months, and had been in contact with the mental health sector across Ontario in the past year for a known psychiatric diagnosis. Many participants were 25–34 (46%), Canadian citizens (89%), and heterosexual (50%), with representation from ten different ethno-racial identities. Seventy-three percent of past-month cannabis users reported daily use. We identified five themes: experiences of the relationship between cannabis use and mental health; cannabis use in response to barriers encountered with formal mental health supports; negative experiences with mental health services related to race, gender identity, and cannabis use; adverse effects of discrimination on mental health and cannabis use; and strategies to improve mental health programs. Interviews facilitated a deeper understanding of the complex relationship between cannabis use and mental health outcomes among racialized individuals. Clinical practice guidelines and training are recommended for healthcare providers to enhance culturally sensitive care regarding cannabis use and mental health. Research exploring risks and benefits of self-medication using cannabis would enrich our understanding of its implications specifically for this population.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle