The burden of disease attributable to cannabis use in Canada in 2012
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Cannabis use is associated with several adverse health effects. However, little is known about the cannabis-attributable burden of disease. This study quantified the age-, sex- and adverse health effect-specific cannabis-attributable (1) mortality, (2) years of life lost due to premature mortality (YLLs), (3) years of life lost due to disability (YLDs) and (4) disability-adjusted life years (DALYs) in Canada in 2012. DESIGN: Epidemiological modeling. SETTING: Canada. PARTICIPANTS: Canadians aged ≥ 15 years in 2012. MEASUREMENTS: Using comparative risk assessment methodology, cannabis-attributable fractions were computed using Canadian exposure data and risk relations from large studies or meta-analyses. Outcome data were obtained from Canadian databases and the World Health Organization. The 95% confidence intervals (CIs) were computed using Monte Carlo methodology. FINDINGS: Cannabis use was estimated to have caused 287 deaths (95% CI = 108, 609), 10,533 YLLs (95% CI = 4760, 20,833), 55,813 YLDs (95% CI = 38,175, 74,094) and 66,346 DALYs (95% CI = 47,785, 87,207), based on causal impacts on cannabis use disorders, schizophrenia, lung cancer and road traffic injuries. Cannabis-attributable burden of disease was highest among young people, and males accounted for twice the burden than females. Cannabis use disorders were the most important single cause of the cannabis-attributable burden of disease. CONCLUSIONS: The cannabis-attributable burden of disease in Canada in 2012 included 55,813 years of life lost due to disability, caused mainly by cannabis use disorders. Although the cannabis-attributable burden of disease was substantial, it was much lower compared with other commonly used legal and illegal substances. Moreover, the evidence base for cannabis-attributable harms was smaller.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».