本文内容如下e-collection /主题问题:

数字健康评论(778) 信息流行病学与信息监控(1003) 医学2.0:社会媒体、开放、参与、合作医学(1271年) 信息监测，信息流行病学，数字疾病监测，信息管理(820) 预防及促进健康(432)
本文的预印本(早期版本)可在https://preprints.www.mybigtv.com/preprint/36667，首次出版．
使用社交媒体数据调查公众对大麻作为一种药物的看法:叙事评论

使用社交媒体数据调查公众对大麻作为一种药物的看法:叙事评论

使用社交媒体数据调查公众对大麻作为一种药物的看法:叙事评论

本文作者:

Sedigh Khademi1、2 作者Orcid图片； 克里斯汀·玛丽·哈里南1、3 作者Orcid图片； 迈克·康威4 作者Orcid图片； 伊冯Bonomo1、5 作者Orcid图片
文章 作者 引用的 Tweetations (4) 指标

    原始论文

    1澳大利亚维多利亚州墨尔本大学医学、牙科和健康科学学院全科医学系

    2澳大利亚墨尔本默多克儿童研究所健康分析中心

    3.澳大利亚墨尔本大学医学、牙科和健康科学学院健康与生物医学研究信息技术股

    4墨尔本大学计算与信息系统学院，墨尔本，澳大利亚

    5澳大利亚墨尔本圣文森特健康中心成瘾医学系

    通讯作者:

    Sedigh Khademi，理学硕士，哲学硕士，博士

    全科科室

    医学、牙科和健康科学学院

    墨尔本大学

    弗莱明顿路50号

    Parkville

    3052年维多利亚,

    澳大利亚

    电话:61 405761879

    电子邮件:sedigh.khademi@gmail.com


    背景:药用大麻在全球范围内的使用和接受程度正在上升。为了支持公共卫生的利益，需要有关其使用、影响和安全性的证据来满足这一社区需求。基于网络的用户生成的数据经常被研究人员和公共卫生组织用于调查消费者的看法、市场力量、人群行为和药物流行病学。

    摘要目的:在这篇综述中，我们旨在总结使用用户生成的文本作为数据源来研究药用大麻或将大麻用作药物的研究结果。我们的目标是将社交媒体研究提供的关于大麻作为药物的见解进行分类，并描述社交媒体对使用药用大麻的消费者的作用。

    方法:本综述的纳入标准是对基于网络的用户生成的大麻作为药物的内容进行分析的初步研究和综述。从1974年1月到2022年4月，检索了MEDLINE、Scopus、Web of Science和Embase数据库。

    结果:我们检查了42份英文发表的研究报告，发现消费者重视他们在网络上交流经验的能力，并倾向于依赖基于网络的信息源。关于大麻的讨论将这种物质描述为一种安全天然的药物，可以帮助治疗许多健康问题，包括癌症、睡眠障碍、慢性疼痛、阿片类药物使用障碍、头痛、哮喘、肠道疾病、焦虑、抑郁和创伤后应激障碍。这些讨论为研究人员提供了丰富的资源，以调查与药用大麻相关的消费者情绪和体验，包括有机会监测大麻的影响和不良事件，因为这些信息的轶事性和通常的偏见性质得到了适当的解释。

    结论:大麻产业在网络上的广泛存在，加上社交媒体话语的对话性质，导致了丰富但可能有偏见的信息，这些信息往往没有科学证据的充分支持。这篇综述总结了社交媒体对大麻药用的看法，并讨论了卫生治理机构和专业人员在利用网络资源向药用大麻使用者学习并向消费者提供事实、及时和可靠的循证健康信息方面面临的挑战。

    中国医学杂志，2016;25:e36667

    doi: 10.2196/36667

    关键字

    社交媒体； 药用大麻； 公共卫生监测； 互联网； 医用大麻


    大麻作为药物

    全球公众对将大麻用于医疗目的的兴趣正在上升，这导致一些国家颁布了立法，从而增加了大麻和基于大麻的产品的获取。这些立法变化引起了公共卫生方面的关注，因为大麻的功效和安全性的证据尚未充分确立，而大麻产业越来越多地向消费者提供大麻产品，利用复杂的营销战略影响公众对其益处的理解[1］．

    关于大麻植物衍生的大麻素的治疗益处的科学研究越来越多，这有助于激发消费者和行业对大麻作为药物的兴趣。科学文献表明，大麻素具有许多药理作用，包括抗惊厥、神经保护、镇痛、抗焦虑、抗抑郁和抗精神病、抗氧化、抗炎和免疫调节特性[2］．药用大麻用于治疗慢性和癌症相关的疼痛、抑郁、焦虑、睡眠障碍以及癫痫和多发性硬化症等神经系统疾病[3.］．

    研究以及越来越多的消费者使用药用大麻和其他大麻产品有助于重新评估对大麻的负面看法，这种看法自全球禁止大麻以来一直盛行(例如，美国联邦政府1937年的《大麻税法》[4])。然而，大麻作为药物的接受和使用已经领先于研究证据，消费者法也很难跟上[5，6］．传统的药物试验、批准和许可后监督要求要么不适用，要么不始终适用于药用大麻。因此，存在一种公共卫生关切，即药用大麻的功效和安全性的证据在一系列临床情况下尚未完全确立[7］．由于需要更多关于大麻产品的功效、副作用、剂量和使用的知识，人们有兴趣从许多可用的来源收集关于药用大麻使用和影响的信息，其中一个重要的来源是社交媒体[6］．

    社交媒体作为数据源

    社交媒体、健康论坛对话和基于网络的查询为理解和研究健康相关信息提供了丰富的资源。这种基于网络的、用户生成的文本可用于调查各种与健康有关的疾病、传染性和非传染性疾病、药物使用(合法和非法)、精神健康问题以及政策对健康结果的影响的自我报告[8］．

    这个叙事回顾[9]研究了关于大麻药用的社交媒体研究揭示了什么，提供了基于用户生成的社交媒体文本作为数据源的近期研究的主要发现的学术总结。用于综述的研究来自我们之前对研究大麻作为药物的社交媒体话语的论文的系统范围综述[10］．我们先前的检讨[10]调查了用户生成的文本如何被用于药用大麻研究。

    这篇综述总结了这些研究的发现，根据它们最常见的主题进行了分组，这些主题描述了药用大麻的感知益处。然后，审查讨论了信息对消费者和研究人员的相关性，并得出适用于卫生专业人员和卫生组织的结论。据我们所知，这是第一篇总结和综合了使用基于网络的用户生成数据源进行药用大麻研究的研究结果的综述。

    在这篇论文中，我们着手回答这些研究问题:

    • 对基于网络的用户生成文本的研究揭示了大麻作为药物的使用?
    • 社交媒体揭示了公众对大麻的看法和情绪?
    • 将大麻作为药物的社交媒体互动对消费者有何影响?

    本文基于先前选择的研究，这些研究用于我们对大麻作为药物的社交媒体话语的系统范围审查。我们搜索了1974年1月至2022年4月期间发表的英语语言研究，并在MEDLINE、Embase、Web of Science和Scopus数据库中进行了索引。搜索词包括社交媒体术语、搜索引擎术语以及健康和医疗相关术语。中提供了搜索词的详细信息多媒体附件1(表S1)。如果基于网络的用户生成文本被用作大麻药用用途研究的数据源，或用作与药用大麻相关的健康相关研究的数据源，则包括这些研究(多媒体附件1，表S2)。本论文所收录的文章一览表载于(多媒体附件2［11-52])。PRISMA(系统评价和元分析首选报告项目)流程图如图所示图1．

    范围审查集中于论文的研究严谨性和研究动机，而单独的技术审查提供了这些研究所面临的技术、限制和挑战的概述[53］．这篇叙述性综述概述了这些研究的发现，以得出关于社交媒体将大麻描述为药物的结论，主要谈论它的好处，并观察社交媒体对消费者对药用大麻的看法的使用和影响。结果是围绕研究结果中发现的主题构建的。

    ‎
    图1。PRISMA(系统评价和元分析的首选报告项目)图表。

    概述

    对纳入研究结果的内容分析揭示了两个主要主题。其中一个主题涉及大麻药用的益处(和潜在风险)，其中包括关于大麻对身心健康益处的报告，以及大麻也被视为治疗包括疼痛和癌症等晚期疾病在内的严重病症的重要疗法。还有一些论文涉及大麻二酚(CBD)的使用、不良事件和对大麻的看法。另一个主要主题涉及基于网络的信息的使用、影响和质量，以及关于大麻的信息途径。

    将大麻用作药物

    关于大麻作为药物的好处的讨论非常普遍，部分与出于医疗原因而消费大麻的风险的描述相平衡。

    Cannabis-Related研究

    在这项综述中，21%(9/42)的研究讨论了与大麻相关的一般对话，涉及立法、大麻产业和消费模式等主题，或与社交媒体相关的问题，如社交机器人(操纵社交媒体话语的自动化账户[54])。他们被纳入了这次审查，因为他们发现对话中提到了大麻消费对身心健康的好处。

    在一组与大麻相关的推文中，我们发现健康和医疗讨论是非机器人对话中第三大流行的主题，大麻被推荐用于治疗各种不同的疾病，包括癌症、足底筋膜炎、克罗恩病、睡眠、疼痛、焦虑、抑郁、创伤和创伤后应激障碍(PTSD)。11］．

    一项相关研究将非机器人大麻相关推文中提及的健康影响和后果映射到医学词典中，发现医学术语可以从对话中衍生出来。这些帖子讨论了心理健康、疼痛和免疫系统中的压力以及其他健康影响[12］．

    在美国和加拿大约120万条与大麻相关的地理标签推文中，健康相关的讨论是一个重复的主题[13]以及另外4万条美国推文[14］．与健康相关的主题也出现在对7000条推文的定性分析中[15)来自极具影响力的Twitter用户(根据Klout评分衡量，这些用户在粉丝数量和影响力方面都处于前25%)。

    轻吸指的是将大麻浓缩物加热，并在吸入前将蒸汽通过水管[16］．一项对3540条与轻拍相关的推文的研究发现，轻拍对健康的好处是第五大最受欢迎的主题，据称轻拍可以改善睡眠，缓解焦虑，帮助解决问题。17］．该研究还描述了轻拍的极端负面影响，如不良呼吸影响和意识丧失。可食用的是大麻饮料或食物，如饼干，茶，和而言［55］．推特上一项关于大麻食品的研究发现，促进睡眠是食用食品最常被报道的好处之一[18］．

    分析[19YouTube上基于网络的大麻产品评论发现，视频经常分享个人使用大麻的积极体验。这些体验包括欣快感;改善身心健康，如放松、疼痛缓解和睡眠质量;耐力也增强了。一项对4万多条与大麻相关的推文进行的定性内容分析发现，对于睡眠障碍、广泛性焦虑、抑郁和癌症等各种疾病，大麻的危害比传统药物小得多。不到1%的推文表达了对大麻使用的担忧，其中43%是轶事和个人故事[20.］．

    与健康有关的研究
    概述

    在这些研究中，62%(26/42)要么关注健康问题，发现大麻(包括CBD)的益处描述，要么主要对使用大麻治疗特定健康状况感兴趣。

    对推特上与怀孕和大麻相关的帖子进行了检查，发现了三个主要主题。这些问题包括如何在怀孕期间和产后安全继续使用大麻，以及如何处理与怀孕有关的症状，如孕吐、恶心、呕吐、头痛、疼痛、压力和疲劳[21］．

    在Reddit退伍军人版块的974篇与大麻相关的帖子中，超过三分之一的主题是对创伤后应激障碍、焦虑、睡眠障碍和疼痛等疾病进行自我治疗。22］．一项关于PTSD相关推文的研究发现，其中5%的推文与大麻有关，90%的推文支持使用大麻治疗PTSD [23］．

    2011 - 2018年谷歌趋势中癌症相关查询分析[24发现在研究期间，与大麻相关的癌症查询量翻了一番;然而，在同一时期内，对标准癌症疗法的搜索量仅略有增加。这项研究使用了BuzzSumo社交媒体分析仪，该分析仪评估了社交媒体用户对新闻故事的参与度，发现50%的高影响力新闻是大麻治愈癌症患者的轶事。然而，癌症幸存者网络对13年对话的分析发现，大麻主要用于恶心。25］．

    对两个reddit子版块(一个与阿片类药物使用有关，另一个与阿片类药物康复有关)的分析发现，尽管与大麻相关的帖子并不常见，但它们在康复对话中的流行程度是使用对话的两倍。大麻还被提及用于治疗阿片类药物戒断症状，包括焦虑、失眠和疼痛[26］．

    大麻作为补充和替代医学

    人们对补充和替代医学(CAM)越来越感兴趣，这是由于人们渴望更健康的生活方式，对传统疗法和对抗疗法药物的不良影响感到不满，以及对无所不在的制药业的反感[56］．本节的研究发现，大麻被认为是治疗青光眼、哮喘和肠道疾病等多种健康状况的补充药物。

    对青光眼相关推文的专题分析发现，在讨论补充疗法时，87%强调使用医用大麻作为一种治疗选择[27］．对哮喘相关视频的内容分析显示，最常见的主题是补充医学，大麻被提到是治疗哮喘的一种选择[28］．

    对肠道疾病社区推文的分析发现，药用大麻是第四个最常被提及的术语[29患者积极参与讨论大麻在缓解肠道疾病常见症状(特别是腹泻、便秘和疼痛)方面的医疗益处。药用大麻是最常被提及的治疗药物，总的来说，它得到了积极的讨论。

    来自GoFundMe众筹活动的数据[57]用于探讨癌症患者使用大麻作为CAM的原因[30.］．研究结果显示，使用CAM的人更有可能处于癌症晚期。他们发现使用CAM的三个主要原因是:(1)作为常规癌症治疗的辅助手段，用于治疗和治疗目的;(2)减轻癌症症状和常规疗法的副作用，包括疼痛、压力和焦虑;(3)对其他治疗方案不满意。有相当比例的CAM使用者(34.8%)选择放弃标准疗法，报告说这些疗法要么对身体毒性太大，要么他们的癌症太晚期。CBD被发现是十大最常用的替代疗法之一。

    大麻止痛

    据报道，大麻是阿片类药物的有效镇痛替代品[31］．在一组自认为对阿片类药物上瘾的人的推文中，人们发现大麻的使用出现在关于服用非法药物以从依赖中恢复和疼痛管理的话题中[32］．

    对Facebook支持小组关于臂丛神经损伤的帖子的研究发现，替代疗法是疼痛管理的一个新兴主题，许多帖子都宣传大麻素是阿片类止痛药的安全首选替代品[33］．一项对爱尔兰疼痛相关推文的分析发现，大麻是出现频率第四高的关键词。34］．然而，尽管大约90%的与大麻相关的推文都是高度积极的，但它们大多是非个人化的(它们没有报告个人的经历)，并声称得到了医学研究的支持——旨在提高人们对大麻的认识，并就大麻的好处提供建议。

    大麻作为最后的治疗手段

    大麻常出现在关于最后疗法的讨论中，特别是当某种病症对治疗有抗药性或没有可行的治疗方案时。在一项关于集束性头痛和偏头痛的替代医学论坛对话的专题分析中，发现那些受头痛影响的人将精神活性物质作为最后的治疗手段[35］．大麻经常被提及，因为它有可能减轻症状或减少偏头痛发作的发生率。一些人出于其他原因使用大麻，但巧合的是，他们发现大麻有助于头痛。还有人指出，高剂量的大麻会引发头痛。有人提到时间、使用方式和剂量会影响大麻的利弊。研究发现，与大麻相关的对话比关于其他替代药物的帖子包含更多相互矛盾的信息。

    自闭症谱系障碍是一种在过去十年中患病率显著增加的疾病[58，59］．与许多其他发育障碍一样，关于其病因有相当大的不确定性，关于适当的治疗也有许多问题[60］．谷歌Trends对自闭症谱系障碍病因和治疗的查询分析显示，大麻是仅次于应用行为分析的第二大搜索词，与大麻相关的搜索呈上升趋势[36］．

    注意力缺陷/多动障碍(ADHD)被认为是大麻使用障碍的危险因素[61，62］．一项研究分析了网络论坛上关于大麻对多动症影响的讨论，发现63%的帖子声称通过改善注意力不集中或多动冲动的症状有治疗效果。然而，20%的帖子表明大麻会恶化多动症症状，12%的讨论表明既有治疗作用，也有副作用。另有5%的帖子评论说大麻对多动症症状没有影响[37］．

    聚焦CBD

    CBD是一种从大麻中提取的大麻素，具有很高的药用潜力[63］．其中一项研究分析了谷歌Trends上CBD的搜索量，结果显示，自2014年以来，CBD的搜索量大幅增长，2019年4月增长了640万次[38］．与其他健康主题、产品或替代药物相比，CBD是第四大搜索最多的替代药物。后来的研究[39]评估了3000个Reddit帖子的随机样本，在目前已有循证疗法的情况下使用CBD。其中，376个被确定为个人证词，其中90%描述了服用CBD的治疗效果。在帖子中提到最多的是精神疾病，其次是骨科、睡眠、神经、胃肠、成瘾、心脏病、皮肤、眼科、口腔健康和性健康状况。

    Reddit上关于大麻二酚的治疗效果和流行使用模式的文章[40]显示，焦虑障碍和疼痛是CBD的两种主要症状，还提到了炎症、头痛、睡眠障碍、癫痫发作障碍、恶心和癌症的治疗。最受欢迎的CBD产品是油和酊剂，其次是电子烟、食品、药丸和外用药物。Vaping指从电子设备中吸入大麻蒸汽的行为[64］．一项对与电子烟相关的对话的分析发现，健康讨论专门讨论了电子烟施用的CBD作为治疗COVID-19的方法[41］．

    对Pinterest上与CBD相关的帖子的分析发现，CBD被吹捧为精神和生理上的好处，包括缓解疼痛、抗炎症、治疗慢性疾病和改善睡眠[42］．

    另一项研究调查了CBD的推文，发现几乎一半的CBD推文都与营销有关，其中声称CBD对疼痛、焦虑症、睡眠障碍和压力有治疗作用[43］．

    一项关于cbd相关推文的研究将其在营销信息和个人信息中的提及进行了比较，发现在这两类信息中提到的医疗状况之间存在一致。然而，在讨论自闭症的地方，他们发现尽管营销信息在宣传CBD作为一种治疗方法方面是积极的，但个人帖子中的总体信息和情绪是消极的，许多人质疑CBD对自闭症的有效性[44］．

    一项对与CBD相关的众筹活动的研究显示，活动人士正在寻求帮助，以购买用于癌症、癫痫诱发疾病和病症、关节和炎症性疾病、精神健康障碍、神经系统疾病和自身免疫性疾病的CBD [45］．

    另一项研究[46]研究了与CBD相关的众筹活动，以了解CBD如何被代表为癌症相关的护理，并表明CBD用于治疗和延长生命的目的，并被认为是一种有效的治疗选择。研究发现，晚期癌症患者只使用CBD，将其纳入治疗目的的替代治疗计划，或延长预期寿命。

    大麻的副作用

    尽管这些研究表明，讨论大多对大麻作为药物持非常积极的态度，但其中一些人指出了使用大麻的负面后果，其中一项研究侧重于检测大麻消费的潜在不良影响[47］．这项美国研究表明，在现有的报告系统(如食品和药物管理局的不良药物报告系统(FAERS))中记录的副作用与搜索引擎查询中发现的副作用之间存在高度相关性。这些症状包括焦虑、抑郁相关症状、偏执和幻觉等精神病症状、咳嗽和其他症状的常见副作用。FAERS记录了大麻更严重的副作用，如恐慌、多汗症、虚弱和发热，而必应搜索日志检测到更常见的副作用，如疼痛、头痛和癫痫发作，这些在FAERS中被低估了。

    一项对大约10万条与大麻相关的推文的研究发现，人们对可食用大麻的总体看法是积极的，被认为是一种安全的大麻使用模式。负面推文披露了不良影响，主要归因于可食用食品包装上的内容细节不可靠(即四氢大麻酚或CBD的百分比)或消费者缺乏对可食用食品的知识(即过量消费的影响)[18］．

    一项对Reddit上40万篇关于吸烟、电子烟、可食用食品、涂抹和丁烷哈希油浓缩使用的讨论的定量分析发现，与新使用模式相关的不良事件较少。最常被提及的不良反应与焦虑有关，与吸烟、食用和丁烷哈希油有关，“咳嗽”与电子烟和轻吸有关[48］．研究的延续进一步分析了与轻触相关的问题，发现有关呼吸影响、焦虑和呕吐的问题是有关健康问题主题的主要组成部分[16］．研究人员对YouTube上116个与轻触相关的视频(其中22%提到了自我用药)进行了检查，发现只有21%的视频包含了对潜在伤害和负面副作用的警告。49］．

    一项对大麻自助相关论坛的研究发现，个人积极寻求关于大麻使用和成瘾问题的帮助，包括消极症状和中毒或戒断问题[50］．一项关于过度涂抹的不良后果的研究报告了不良的呼吸影响和强烈的体验，如失去身体控制、呕吐和失去意识[17］．将推特上的对话与面向消费者的医学词典进行对比，发现大麻消费对健康的影响，包括对呼吸系统的影响，对免疫系统的压力，以及肠胃问题[12］．

    对大麻的看法

    19%(8/42)的研究评估了社交媒体对大麻及其产品的情绪，他们都发现社交媒体帖子主要是积极的[15，18，20.，23，29，34，44］．

    总共有14%(6/42)的研究评估了国家政策对大麻相关推文情绪和数量的影响。这些研究表明，与政策不那么严格、非医疗使用合法的环境相比，更严格的政策(大麻要么是非法的，要么只合法用于医疗用途)与负面情绪增加和社交媒体帖子数量减少有关[13，17-19，23，51］．然而，人们对大麻用于医疗和非医疗用途的兴趣增加，可能导致了反映社区情绪的合法化变化[24］．

    网络信息的使用和影响

    在审查的研究中，19%(8/42)调查了消费者在选择大麻时使用网络信息(包括社交媒体)的情况。

    信息路径描述了在达成决策的过程中对重要信息的吸收[65］．从众筹活动中获得的数据被用于确定决定出于医疗原因使用CBD的信息途径。主要途径是自我指导研究，然后是可信赖的护理提供者的建议，以及来自个人个人网络中的或与之相关的其他用户的经验分享，其中包括在网络上分享的社交媒体信息和证词[45］．

    一项关于轻拍相关问题的研究表明，由于缺乏关于安全轻拍做法的循证信息，人们分享个人经验来学习如何轻拍以及如何避免其潜在的风险，如呼吸影响和焦虑。新出现物质的积极吸毒者的个人经历被发现是所谓安全有效使用这些物质的唯一信息来源[16］．一项对社交媒体分析的混合方法研究和对美国年轻成年大麻使用者的调查发现，大麻营销对他们的决策产生了影响。大约三分之一的参与者在前一个月查看过大麻产品评论，与非医疗用户相比，医用大麻用户更有可能查看大麻产品评论以获取信息[19］．

    GoFundMe的一项研究发现，活动人士使用关于CBD有效性的轶事来支持他们的资助请求，在这样做的过程中，很少引用基于证据的信息来源[46］．

    这些例子描述了基于网络的信息在决策过程中的使用和影响。然而，基于网络的信息质量是可变的，并不总是与科学证据一致[66］．

    一项关于癌症治疗分享最多的新闻报道的研究描述了一个声称大麻可以治愈癌症的故事，吸引了426万社交媒体参与，但该研究没有任何可信的科学证据。相比之下，另一篇作者声称是准确的并揭穿了这个故事的文章只吸引了0.036万人次的阅读[24］．

    一项针对与青光眼相关的网络帖子的研究报告称，2%的带注释的推文含有误导性信息，主要与大麻用于治疗青光眼有关[27］．

    一项对谷歌、Facebook和YouTube上关于大麻和青光眼的网络信息的内容和质量的评估发现，这些信息的质量参差不齐[52]， 35%的被评论网站和超过一半的YouTube视频是由医用大麻组织附属机构提供的，缺乏任何专业的医学作者。

    社交机器人被发现在其他领域推销未经证实的健康声明[67]以及传播低可信度的信息[68］．在一个与大麻相关的推文语料库中，14.5%的帖子是由机器人生成的，健康和医疗索赔是第二大最常见的主题[11］．


    概述

    这篇叙述性综述总结了使用基于网络的用户生成文本作为数据源来研究大麻作为药物的使用的研究结果。本文深入分析了大麻药用的适应症，以及基于网络的用户生成文本对消费者和研究目的的作用。

    使用大麻的适应症

    研究发现，大麻据称有助于治疗一系列健康问题，包括癌症、睡眠障碍、慢性疼痛、阿片类药物使用障碍、头痛、哮喘、肠道疾病、焦虑、抑郁、创伤和创伤后应激障碍等健康问题。大麻也被一些消费者描述为促进健康，因为它能够帮助放松和睡眠，增强耐力，甚至有助于创造性活动和解决问题。17］．研究中描述的寻求大麻作为替代或补充药物的动机包括传统治疗的失败，其不受欢迎的副作用，以及寻求更自然的解决方案的愿望，通常是在无法控制或绝症和剧烈疼痛的情况下[30.，45，46]，或对处方药物或非法药物上瘾。这一点，再加上大麻作为天然安全药物的宣传，导致人们得出结论，他们在尝试大麻时不会有什么损失。

    不清楚或不准确的大麻产品标签可能会导致意想不到的或不利的影响。一些研究发现，只有不到40%的CBD产品被准确标记，而其余的要么标记不足，要么标记过度，要么没有说明其他成分的存在，如具有精神活性的四氢大麻酚[69，70］．

    虽然大麻一般耐受性良好，但据报道，它有潜在的负面影响，特别是在老年人和慢性病患者中，或由于药物的负面相互作用[71］．在这项研究中，有一些群体，如孕妇，长期吸食大麻，并对继续使用大麻对健康的影响感到关切。这突出表明，易受大麻不良影响的人将受益于保健提供者提供的准确信息、建议和监测。

    面向消费者的社交媒体

    这些研究发现，公众利用社交媒体和互联网来寻求和分享关于大麻药用的信息。研究发现，网络搜索和基于网络的社区的支持对决定使用CBD都有很大的影响。人们尝试新的配方或尝试新的使用模式时，会从其他用户而不是卫生专业人员那里找到建议，这些来源通常是在网上找到的。此前的研究发现，消费者更频繁地将互联网作为他们的首要信息来源，并将社交媒体上的集体智慧视为可靠且可获取的信息来源[72，73］．其他研究表明，基于网络的大麻资源的增长往往伴随着缺乏平衡的信息，如宣传文章，这些文章声称是科学的。这些资源已被证明含有关于大麻医疗作用的误导性信息[74，75］．因此，尽管社交媒体和网络论坛提供了便利和支持，但消费者应该意识到，网络上的信息在很大程度上是不受监管的，卫生专业人员需要更积极主动地获取和传播准确的信息，以帮助他们的客户做出明智的决定。

    社交媒体作为研究的数据来源

    研究发现，网络上的小组致力于讨论大麻使用和健康问题，并发现用户大多数人在讨论他们的担忧时感到非常自在。研究表明，与基于网络的支持合作，可以就心理健康等被污名化的话题进行匿名交流[76]、性虐待[77]，以及私事[78，为人们提供一个安全的空间来寻求支持和知识，并分享他们的关切。人们被吸引到社交媒体和在线支持小组来处理耻辱，收集信息，并属于一个支持和志同道合的社区。在本文综述的研究中，社交媒体平台为研究人员提供了深入了解个人与疼痛、成瘾和创伤后应激障碍等健康问题之间亲密表达的斗争，以及对新兴药物使用实践的探索，如轻拍和食用食品。

    尽管可以从社交媒体获得广泛的信息，但研究人员需要意识到这一数据源以及数据处理和分析中的偏见和不准确性。社交数据中数据质量的两个主要问题是稀疏性和“噪声”[79］．这些论文中噪音的主要贡献者之一是宣传特定产品、健康声明或想法的帖子——这些帖子要么来自大麻营销公司的广告和宣传材料，要么来自社交机器人。

    识别促销帖子和社交机器人应该是为研究目的提炼用户生成数据的第一步。研究人员需要意识到营销公司的广泛存在，并将他们的帖子与个人讨论分开，特别是如果研究旨在探索围绕某个主题的个人经历。还应注意确定有关人口的代表性样本。研究问题和目标、数据收集和研究方法必须在理解社交媒体数据源的不同质量的基础上进行定义。

    本研究的局限性

    我们的文献搜索仅限于在MEDLINE、Scopus、Web of Science和Embase数据库中检索的同行评议的英文出版物。文献检索的数据库和关键词的选择可能会影响本综述选择的研究数量。我们发现了数据来源和研究分析技术的偏差，这可能会影响其结果的泛化性。一些数据源偏差是社交媒体固有的，例如使用社交媒体的人口统计数据以及由平台政策决定的对数据的有限访问[79］．例如，Twitter的公共应用程序编程接口过去只允许访问1%的推文，而且抽样技术还不清楚。研究人员可以解释的其他偏见包括来自机器人和非个人账户的帖子，由于关键字选择而产生的数据选择[80]，并通过与其他数据源的比较来验证结果。尽管存在这些局限性，但本研究提供了该领域研究的全面图景，突出了消费者、研究人员、卫生专业人员、卫生组织和行业监管机构需要考虑的领域。

    结论

    这篇叙述性综述有助于阐明药用大麻使用的主要主题，以及使用社交媒体进行信息交流和研究。我们的分析揭示了目前的研究现状，并提出了大麻作为药物的社交媒体研究的未来方向，特别是需要为研究目标确定适当的数据来源。

    对卫生组织和监管机构的影响

    虽然来自卫生保健提供者和监管机构的正式信息应该是关于新疗法的循证信息的主流，但越来越多地使用社交媒体和其他基于网络的健康建议搜索查询已经成为另一个信息来源。然而，网络上的信息不受官方机构必须遵守的严格标准的约束。这突出了当今医疗保健行业面临的一个重要挑战——提供及时、容易获取、真实和实用的大麻信息，让消费者参与到与从志同道合的社区和社交媒体的网络论坛上获得的相同程度。

    消费者从其他用户那里获得有关大麻消费的经验信息这一事实表明，不仅需要切实可行的建议，还需要对他们购买的产品进行更严格的审查和监管，包括准确标注大麻素的水平、适当的剂量和潜在的副作用。

    对临床医生的启示

    这些研究提出的一个观点是，需要将患者与更可信和权威的信息来源(包括卫生从业人员)联系起来。其他研究表明，大麻不是常规医疗保健的一部分，因为初级卫生保健提供者要么无法就医用大麻提出建议，要么不愿开出处方[81］．即使在处方中使用大麻的情况下，通常也只是作为一种辅助治疗或在所有常规干预都失败后使用[82，83］．

    对医疗保健从业人员对药用大麻态度的研究证实，即使他们支持使用大麻，他们也对自己对其益处的了解缺乏信心，而对其风险的担忧则削弱了这种信心[84]和合法性[85］．

    主要提供者需要提高对医用大麻当前临床数据和适用性的认识，以便他们能够有效地将大麻纳入其治疗计划，并为患者提供适当的建议[84］．目前，医生们不是通过结构化的培训项目来学习药用大麻，而是从同行、医学期刊、新闻媒体，甚至从他们自己的病人那里获得关于大麻的碎片化知识[86］．

    致谢

    这项研究由澳大利亚国家卫生和医学研究理事会(NMHRC)、澳大利亚联邦政府澳大利亚大麻素临床和研究卓越中心(ACRE)资助:社区药用大麻使用实施的质量和安全，批准号APP1135054。

    利益冲突

    没有宣布。

    ‎
    多媒体附件1

    搜索关键字和纳入和排除标准。

    DOCX文件，16kb
    ‎
    多媒体附件2

    所收录文章的列表及其分析。

    XLSX文件(Microsoft Excel文件)，18kb
    1. Krauss MJ, Sowles SJ, Sehi A, Spitznagel, Berg CJ, Bierut LJ，等。2017年5月1日;174:192-200 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    2. Sinclair J, Adams C, Thurgood GR, Davidson M, Armour M, Sarris J.大麻二酚(CBD)油:在澳大利亚的研究、作用和法规。澳大利亚医学杂志2020年6月10日;32(2):54-60。［CrossRef］
    3. 大麻和大麻素的医疗用途:政策制定的问题和答案。欧洲毒品和毒瘾监测中心。卢森堡，卢森堡:欧洲联盟出版处;2018年12月网址:https://www.emcdda.europa.eu/system/files/publications/10171/20185584_TD0618186ENN_PDF.pdf[2022-11-30]访问
    4. 周报DF穆。1937年的大麻税法。Arch Gen Psychiatry 1972 Feb;26(2):101-108。［CrossRef] [Medline］
    5. Dryburgh LM, Martin JH。利用治疗药物监测和药物警戒来克服从植物来源开发药用大麻的一些挑战。药物监测2020 Feb;42(1):98-101。［CrossRef] [Medline］
    6. Hallinan CM, Bonomo YA。药用大麻的兴起，现在怎么办?2017-2022年澳大利亚医用大麻处方。国际环境与公共卫生杂志2022年8月10日;19(16):9853 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    7. Hallinan CM, Gunn JM, Bonomo YA。澳大利亚医用大麻的实施:创新还是动荡?以医生为主要信息来源，进行定性分析。英国医学杂志公开赛2021年10月22日;11(10):e054044 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    8. Paul MJ, Dredze M.公共卫生的社会监测。瑞士占姆:施普林格;2017.
    9. Greenhalgh T, Thorne S, Malterud K.是时候挑战系统性评论高于叙述性评论的虚假等级了?欧元J临床投资2018年6月;48(6):e12931 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    10. Hallinan CM, Khademi Habibabadi S, Conway M, Bonomo YA。关于大麻作为一种药物的社交媒体话语和互联网搜索查询:系统范围审查。PLoS One 2023 1月20日;18(1):e0269143 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    11. Allem JP, Escobedo P, Dharmapuri L.用Twitter数据监测大麻:新兴话题和社交机器人。Am J公共卫生2020年3月;110(3):357-362 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    12. Allem JP, Majmundar A, Dormanesh A, Donaldson SI。通过使用医学词典识别Twitter上关于大麻使用的健康相关讨论:推文内容分析JMIR Form Res 2022年2月25日;6(2):e35027 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    13. 范德拉宁J，陶华，古普塔S，刘山。推特上大麻对话的地理差异:信息流行病学研究。JMIR公共卫生监测2020年10月05日;6(4):e18540 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    14. 特纳J, Kantardzic M.基于大麻相关推文时空动态的地理社会分析。在:2017年信息系统和数据挖掘国际会议论文集。2017年4月发表于:ICISDM '17;2017年4月1日至3日;查尔斯顿，南卡罗来纳州，美国，第28-38页。［CrossRef］
    15. Cavazos-Rehg PA, Krauss M, Fisher SL, Salyer P, Grucza RA, Bierut LJ。推特上关于大麻的讨论。青少年健康杂志2015年2月;56(2):139-145 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    16. Meacham MC, Roh S, Chang JS, Ramo DE.在在线大麻社区讨论论坛中关于涂抹浓缩物的常见问题。国际毒品政策2019年12月;74:11-17 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    17. Cavazos-Rehg PA, Sowles SJ, Krauss MJ, Agbonavbare V, Grucza R, Bierut L.关于高效大麻的推文内容分析。药物酒精依赖2016年9月1日;166:100-108 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    18. Lamy FR, Daniulaityte R, Sheth A, Nahhas RW, Martins SS, Boyer EW，等。“那些可食用食品受到严重打击”:美国大麻可食用食品推特数据探索毒品酒精依赖2016年7月01日;164:64-70 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    19. Cavazos-Rehg PA, Krauss MJ, solles SJ, Murphy GM, Bierut LJ。大麻产品评论的曝光率和内容。科学通报2018 Feb;19(2):127-137 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    20. 汤普森L，里瓦拉FP，怀特希尔JM。2012-2013年Twitter上大麻相关流量的流行率:内容分析。Cyberpsychol Behav Soc Netw 2015 Jun;18(6):311-319 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    21. 庞rd, Dormanesh A，黄勇，朱明，Allem JP。关于怀孕和产后使用大麻的推特帖子:内容分析。2017; 26(7):1074-1077。［CrossRef] [Medline］
    22. Rhidenour KB, Blackburn K, Barrett AK, Taylor S.调解医用大麻:探索退伍军人如何在Reddit上讨论他们被污名化的物质使用。卫生公共2022年9月;37(10):1305-1315。［CrossRef] [Medline］
    23. 利用大麻治疗创伤后应激障碍的社交媒体数据。计算人类行为2017年5月;70:282-290。［CrossRef］
    24. Shi S, Brant AR, sarabolch A, Pollom E.大麻治疗癌症的假消息。Cureus 2019 1月19日;11(1):e3918 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    25. Westmaas JL, McDonald BR, Portier KM。美国癌症协会癌症幸存者网络(CSN)吸烟和戒烟相关帖子的主题建模:对吸烟的癌症幸存者戒烟治疗的影响。尼古丁Tob Res 2017 Aug 01;19(8):952-959。［CrossRef] [Medline］
    26. Meacham MC, Nobles AL, Tompkins DA, Thrul J。“我有一堆大麻来帮助我戒毒”:在线阿片类药物和阿片类药物康复社区论坛报告的自然主义大麻使用。PLoS One 2022 Feb 8;17(2):e0263583 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    27. McGregor F, Somner JE, Bourne RR, Munn-Giddings C, Shah P, Cross V.青光眼患者使用社交媒体:我们能学到什么?眼科物理Opt 2014 Jan;34(1):46-52。［CrossRef] [Medline］
    28. 张志强，张志强，张志强，等。在YouTube上流行:关于哮喘信息教育质量的批判性评估。过敏哮喘杂志2015;36(6):e121-e126。［CrossRef] [Medline］
    29. Pérez-Pérez M, Pérez-Rodríguez G, Fdez-Riverola F, Lourenço A.使用Twitter了解人类肠道疾病社区:关键主题的探索性分析。J Med Internet Res 2019 Aug 15;21(8):e12610 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    30. 宋s, Cohen AJ, Lui H, Mmonu NA, Brody H, Patino G，等。使用GoFundMe®众筹癌症补充和替代医学治疗。中华癌症杂志2020年7月;46(7):1857-1865 [J]免费全文] [CrossRef] [Medline］
    31. Glowacki EM, Glowacki JB, Wilcox GB。对公众对阿片类药物危机反应的文本挖掘分析。导刊2018;39(2):129-133。［CrossRef] [Medline］
    32. Nasralah T, El-Gayar OF, Wang Y.社交媒体可以告诉我们关于阿片类药物成瘾者的信息:Twitter数据案例分析。在:第25届美洲信息系统会议论文集。2019年7月12日发表于:AMCIS '19;2019年8月15日至17日;墨西哥坎昆。［CrossRef］
    33. 朱娥，刘志强，刘志强，等。“药丸推销者和CBD油”——对创伤性臂丛神经损伤后疼痛的社交媒体互动的主题分析。J Hand Surg Glob Online 2021 Jan;3(1):36-40 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    34. Mullins CF, french-O'Carroll R, Lane J, O'Connor T.分享痛苦:Twitter和爱尔兰痛苦的观察分析。注册麻醉疼痛医学2020年8月;45(8):597-602。［CrossRef] [Medline］
    35. Andersson M, Persson M, Kjellgren a .精神活性物质作为最后的手段——偏头痛和丛集性头痛自我治疗的定性研究。危害减少J 2017 Sep 05;14(1):60 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    36. 萨普斯尼克，胡贝尔，JF。在过去15年里，关于自闭症病因和治疗的网络搜索趋势:探索性信息流行病学研究。JMIR儿科家长2020年12月07日;3(2):e20913 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    37. Mitchell JT, Sweitzer MM, Tunno AM, collins SH, McClernon FJ。“我用大麻治疗多动症”:对大麻使用和多动症在线论坛讨论的定性分析。PLoS One 2016年5月26日;11(5):e0156614 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    38. Leas EC, noble AL, Caputi TL, Dredze M, Smith DM, Ayers JW。美国大麻二酚(CBD)网络搜索趋势2019年美国医学会网络公开赛10月02日;2(10):e1913853 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    39. Leas EC, Hendrickson EM, Nobles AL, Todd R, Smith DM, Dredze M，等。自我报告大麻二酚(CBD)的使用情况。2020年10月01日;3(10):e2020977 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    40. Tran T, Kavuluru R.大麻二酚(CBD)产品感知治疗效果的社交媒体监测。国际毒品政策2020年3月;77:102688 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    41. 张文杰，张文杰，张文杰，等。网络电子烟叙事与COVID-19的交叉:主题建模研究。J Med Internet Res 2020年10月30日;22(10):e21743 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    42. Merten JW, Gordon BT, King JL, Pappas C.大麻二酚(CBD):来自Pinterest的观点。Subst Use误用2020;55(13):2213-2220。［CrossRef] [Medline］
    43. Soleymanpour M, Saderholm S, Kavuluru R.推特上大麻二酚(CBD)营销信息中的治疗声明。生物信息学学报(英文版)2021年12月;2021:3083-3088 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    44. Turner J, Kantardzic M, Vickers-Smith R.关于大麻二酚的个人和商业推文的信息流行病学检查:术语和情感分析。J Med Internet Res 2021 12月20日;23(12):e27307 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    45. Zenone MA, Snyder J, Crooks VA.影响人们出于医疗目的使用大麻二酚的信息途径是什么?J大麻决议2021年5月06日;3(1):13 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    46. Zenone M, Snyder J, Caulfield T.众筹大麻二酚(CBD)治疗癌症:GoFundMe上的炒作和错误信息。Am J Public Health 2020 10月;110(S3):S294-S299。［CrossRef] [Medline］
    47. Yom-Tov E, Lev-Ran S.与大麻消费相关的不良反应，从搜索引擎查询中明显可见。JMIR公共卫生监测2017年10月26日;3(4):e77 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    48. Meacham MC, Paul MJ, Ramo DE:通过在线大麻社区了解大麻使用的新兴形式:相对发帖量和主观高度评级的分析。毒品酒精依赖2018年7月01日;188:364-369 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    49. Krauss MJ, Sowles SJ, Mylvaganam S, Zewdie K, Bierut LJ, Cavazos-Rehg PA。在YouTube上涂抹大麻提取物的视频。药物酒精依赖2015年10月1日;155:45-51 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    50. 格雷纳C，查顿A，哈扎尔Y.在线自助论坛大麻:内容评估。患者教育计数2017年10月;100(10):1943-1950。［CrossRef] [Medline］
    51. daniel aitte R, Nahhas RW, Wijeratne S, Carlson RG, Lamy FR, Martins SS，等。2015年10月1日，155:307-311[毒品酒精依赖]免费全文] [CrossRef] [Medline］
    52. 贾JS, Mehran N, Purgert R, Zhang QE, Lee D, Myers JS，等。大麻和青光眼:社交媒体内容分析。眼科青光眼2021;4(4):400-404。［CrossRef] [Medline］
    53. Khademi Habibabadi S, Hallinan C, Bonomo Y, Conway M.消费者生成的大麻作为一种药物的话语:技术范围审查。J Med Internet Res 2022年11月16日;24(11):e35974 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    54. Ferrara E, Varol O, Davis C, Menczer F, Flammini A.社交机器人的崛起。通讯ACM 2016 6月24日;59(7):96-104。［CrossRef］
    55. Spindle TR, Bonn-Miller MO, Vandrey R.大麻的变化景观:新产品，配方和管理方法。Curr Opin Psychol 2019 12月;30:98-102 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    56. 唐奇库姆杰，鲍德曼，沃克，DM.影响全球补充和替代医学使用的潜在因素:一项系统综述。BMC Complement Med Ther 2020 11月23日;20(1):363 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    57. GoFundMe。URL:https://www.gofundme.com/en-gb[2023-02-07]访问
    58. Chiarotti F, Venerosi a .自闭症谱系障碍的流行病学:自2014年以来全球流行率估计的回顾。大脑科学2020年5月1日;10(5):274 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    59. 自闭症的流行病学争议。瑞士Arch Neurol psychiatry Psychother 2020年1月28日;171:w03084。［CrossRef］
    60. Amaral DG。研究自闭症的原因。大脑2017年1月1日;2017:cer-01-17 [免费全文] [Medline］
    61. 比德韦尔LC，亨利EA，威尔卡特EG，金尼尔MK，伊藤TA。儿童时期和当前ADHD症状维度与大学生中更严重的大麻结果相关。药物酒精依赖2014年2月1日;135:88-94 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    62. De Alwis D, Lynskey MT, Reiersen AM, Agrawal A. NESARC的注意缺陷/多动障碍亚型与物质使用和使用障碍。瘾君子Behav 2014 Aug;39(8):1278-1285 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    63. 韩楠CM, Eden E, Graham M, Greenwood LM, Mills J, Popat A，等。非处方低剂量大麻二酚:ACRE能力建设小组的观点。《精神药理学杂志》2022年6月;36(6):661-665。［CrossRef] [Medline］
    64. 劳克斯P，萨尔茨曼GA。电子烟的危害。中华医学杂志2020;117(2):159-164 [免费全文] [Medline］
    65. 信息途径:信息素养的问题解决方法。英国伦敦:稻草人出版社;2010.
    66. Macedo AC, de Faria AO, Bizzi I, Moreira FA, Colasanti A, Ghezzi P.医用大麻的在线信息并不总是与科学证据一致，可能会引起不切实际的期望。J Cannabis Res 2022年7月11日;4(1):37 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    67. 阿利姆JP，费拉拉E，乌普SP，克鲁兹TB，昂格JB。利用社交媒体数据监测电子烟:社交机器人、新兴话题和趋势。JMIR公共卫生监测2017年12月20日;3(4):e98 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    68. Shao C, Ciampaglia GL, Varol O, Yang KC, Flammini A, Menczer F.社交机器人传播低可信度内容。Nat Commun 2018年11月20日;9(1):4787 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    69. Bonn-Miller MO, Loflin MJ, Thomas BF, Marcu JP, Hyke T, Vandrey R.网上销售的大麻二酚提取物的标记准确性。JAMA 2017 Nov 07;318(17):1708-1709 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    70. 利伯林JP，克拉克森NJ，吉布斯BW，耶茨AS，奥沙利文SE。英国非处方大麻二酚产品的分析。大麻大麻素研究2022年4月;7(2):207-213。［CrossRef] [Medline］
    71. Alsherbiny MA, Li gcg。药用大麻-潜在药物相互作用。医药(巴塞尔)2018年12月23日;6(1):3 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    72. Gualtieri LN。医生是第二种观点，互联网是第一种观点。载于:2009年计算系统中人的因素扩展摘要。2009年4月发表于:CHI EA '09;2009年4月4日至9日;波士顿，马萨诸塞州，美国p. 2489-2498。［CrossRef］
    73. 胡杨，Shyam Sundar S.在线健康资源对可信度和行为意图的影响。共同决议2009年11月25日;37(1):105-132。［CrossRef］
    74. Haug NA, Kieschnick D, Sottile JE, Babson KA, Vandrey R, Bonn-Miller MO.大麻药房工作人员的培训和实践。大麻大麻素决议2016年12月1日;1(1):244-251 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    75. Park SY, Holody KJ。关于大麻的公共话语的内容、暴露和影响:系统回顾。中华卫生杂志2018;23(12):1036-1043。［CrossRef] [Medline］
    76. Naslund JA, Aschbrenner KA, Marsch LA, Bartels SJ。心理健康保健的未来:点对点支持和社交媒体。流行病学与精神病学2016年4月25日(2):113-122 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    77. 王淑娟，王志刚。“在#metoo运动之前，我从未告诉过任何人”:我们可以从社交媒体上披露的性侵和性侵犯信息中学到什么?儿童虐待法案2020年5月;103:104312。［CrossRef] [Medline］
    78. N.敏感信息披露和社会支持的社交媒体:流产案例。见:2016年ACM国际会议论文集，2016年11月发表于:Group '16;2016年11月13-16日;美国佛罗里达州萨尼贝尔岛，第461-465页。［CrossRef］
    79. Olteanu A, Castillo C, Diaz F, kakcakman E.社会数据:偏见，方法论陷阱和伦理界限。前沿大数据2019 7月11日;2:13 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    80. Adams N, Artigiani EE, Wish ED。为社交媒体药物研究选择您的平台，并改进您的关键字过滤列表。J药物问题2019年3月13日;49(3):477-492。［CrossRef］
    81. Braun IM, Nayak MM, Revette A, Wright AA, Chai PR, Yusufov M，等。癌症患者与药用大麻相关护理的经验。巨蟹座2020年1月1日;27(1):67-73 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    82. Arnold JC, Nation T, McGregor IS。开药用大麻的处方。2020年10月;43(5):152-159 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    83. 书评:治疗指南:姑息治疗。版本4。2017年6月1日;40(3):110。［CrossRef］
    84. Gardiner KM, Singleton JA, Sheridan J, Kyle GJ, Nissen LM。医疗专业人员的信念、知识和对医用大麻的关注——一项系统综述。PLoS One 2019 5月6日;14(5):e0216556 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    85. 高川KM，肖福FS，沙ars RM。致编辑的信:一项关于美国急诊医学医生对州和联邦大麻法律知识的全国性调查。大麻大麻素Res 2020 12月15日;5(4):337-339 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    86. Carlini BH, Garrett SB, Carter GT.药用大麻:对华盛顿州卫生保健提供者的调查。Am J Hosp Palliat Care 2017 Feb;34(1):85-91。［CrossRef] [Medline］

    ‎
    多动症:注意缺陷/多动障碍
    凸轮:补充和替代医学
    生物多样性公约:大麻二酚
    FAERS:食品和药物管理局的不良药物报告系统
    棱镜:系统评价和元分析的首选报告项目
    创伤后应激障碍:创伤后应激障碍

    A Mavragani编辑;提交20.01.22;A Pal, A Dormanesh, W Ceron的同行评审;对作者16.06.22的评论;订正版本收到31.08.22;接受16.12.22;发表27.02.23

    版权

    ©Sedigh Khademi, Christine Mary Hallinan, Mike Conway, Yvonne Bonomo。最初发表于《医疗互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com)， 2023年2月27日。

    这是一篇开放获取的文章，根据创作共用署名许可(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)的条款发布，允许在任何媒介上无限制地使用、分发和复制，前提是正确引用最初发表在《医学互联网研究杂志》上的原创作品。必须包括完整的书目信息，//www.mybigtv.com/上的原始出版物的链接，以及此版权和许可信息。
    Baidu
    map