Evaluating the use and perceptions of cannabis and vaping post-cannabis legalisation in people with cystic fibrosis and CFTR-related disorder: survey results from a large Canadian adult cystic fibrosis clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study characterised the use and perceptions of cannabis and vaping in people with cystic fibrosis (CF) and CF transmembrane conductance regulator (CFTR)-related disorder followed by a large Canadian adult CF clinic. It also aimed to assess whether cannabis legalisation in Canada affected perceived benefits and harms, and whether media attention regarding e-cigarette or vaping product use-associated lung injury (EVALI) affected perceptions of vaping. METHODS: An electronic questionnaire was emailed to all clinic patients on 23 April 2021, and remained open until 28 October 2021. RESULTS: 110 individuals completed the questionnaire, of whom 43% identified as a current user of cannabis. As a result of legalisation, 14% of respondents reported change in their perceptions of cannabis, primarily related to decreased stigma and increased awareness of medical indications and potential side effects. Cannabis was reported as being used medically for 85% of current users, with stress, insomnia/lack of sleep, and anxiety being the most common symptoms treated; the majority reported it to be somewhat or very effective to manage symptoms. Overall, 33% of respondents had tried vaping, but only 7% considered themselves current vapers. For 45% of respondents, the 2019 EVALI epidemic was reported to have changed perceptions of potential short-term and long-term effects associated with vaping, with increased awareness of potential harms. CONCLUSIONS: Cannabis use was common, with a reported increase since its legalisation in this population. EVALI media attention was reported to increase awareness for potential harms associated with vaping. CF healthcare providers are well positioned to provide education and support so patients can make informed decisions about cannabis use and vaping.
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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 | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».