Patients' Perspectives and Experiences of Cannabinoids to Manage Symptoms of Chronic Kidney Disease: An In‐Depth Interview Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: People with kidney failure experience severe, often intractable symptoms, which affect quality of life. These symptoms are often unacknowledged and difficult to treat due to few treatment options being available. The use of cannabinoids to treat symptoms of long-term medical conditions is increasing worldwide. However, there is a paucity of data on the experiences of people using cannabis to treat the specific symptoms of kidney disease. METHODS: We conducted a qualitative semistructured interview study involving patients who had used either prescribed or nonprescribed cannabis to manage symptoms of kidney failure. Data were coded inductively to identify themes and a conceptual framework. RESULTS: Thirteen participants had used nonprescribed cannabis and four prescribed cannabis. Most participants had experience of treatment with hemodialysis. We identified four themes and subthemes: Managing overwhelming symptom burden (using cannabinoids to relieve symptoms, alleviating the mental load, restricted by a lack of options, feeling abandoned managing symptom burden); Barriers to accessing medical cannabis (constrained by finances and avoiding stigma and judgment); Weighing up risks of nonprescribed cannabis (wanting to avoid illegal behavior, avoiding potential harm, concerns of safety with treatment, worried about the safety of nonregulated products, seeking only medicinal benefits); Lack of clinician support (poor provision of information, lack of knowledge of prescribed options, valuing honesty). CONCLUSION: People with kidney failure describe frustration at the limited options for symptom management and appreciate the benefits of cannabis. Access to prescribed cannabis is restricted by legal issues and lack of clinician familiarity and confidence, which creates uncertainties and safety issues for patients when managing their symptoms.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».