Newly incident cannabis use in the United States, 2002–2011: a regional and state level benchmark
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cannabis use and cannabis regulatory policies recently re-surfaced as noteworthy global research and social media topics, including claims that Mexicans have been sending cannabis and other drug supplies through a porous border into the United States. These circumstances prompted us to conduct an epidemiological test of whether the states bordering Mexico had exceptionally large cannabis incidence rates for 2002-2011. The resulting range of cannabis incidence rates disclosed here can serve as 2002-2011 benchmark values against which estimates from later years can be compared. METHODS: ∼ 420,000) for which public use datasets were available. We estimated state-specific cannabis incidence rates based on independent replication sample surveys across these years, and derived meta-analysis estimates for 10 pre-specified regions, including the Mexico border region. RESULTS: From meta-analysis, the estimated annual incidence rate for cannabis use in the Mexico Border Region is 5% (95% CI [4%-7%]), which is not an exceptional value relative to the overall US estimate of 6% (95% CI [5%-6%]). Geographically quite distant from Mexico and from states of the western US with liberalized cannabis policies, the North Atlantic Region population has the numerically largest incidence estimate at 7% (95% CI [6%-8%]), while the Gulf of Mexico Border Region population has the lowest incidence rate at 5% (95% CI [4%-6%]). Within the set of state-specific estimates, Vermont's and Utah's populations have the largest and smallest incidence rates, respectively (VT: 9%; 95% CI [8%-10%]; UT: 3%; 95% CI [3%-4%]). DISCUSSION: Based on this study's estimates, among 12-to-24-year-old US community residents, an estimated 6% start to use cannabis each year (roughly one in 16). Relatively minor variation in region-wise and state-level estimates is seen, although Vermont and Utah might be exceptional. As of 2011, proximity to Mexico, to Canada, and to the western states with liberalized policies apparently has induced little variation in cannabis incidence rates. Our primary intent was to create a set of benchmark estimates for state-specific and region-specific population incidence rates for cannabis use, using meta-analysis based on independent US survey replications. Public health officials and policy analysts now can use these benchmark estimates from 2002-2011 for planning, and in comparisons with newer estimates.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».