The lows of getting high: sentinel surveillance of injuries associated with cannabis and other substance use
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Cannabis is a widely used illicit substance that has been associated with acute injuries. This study seeks to provide near real-time injury estimates related to cannabis and other substance use from the electronic Canadian Hospitals Injury Reporting and Prevention Program (eCHIRPP) database. METHODS: Data from the eCHIRPP database, years 2011 to 2016, were analyzed via data mining, descriptive, logistic regression, and sensitivity analyses. Drug use trends over time for cannabis and/or other substances (alcohol, illicit drugs, and medications) were assessed. Descriptive statistics (intent, external cause, and nature of injury) and proportionate injury ratios (PIR) associated with cannabis use are presented. RESULTS: Cannabis use was observed in 184 cases/100,000 eCHIRPP cases, and related injuries were mostly identified as unintentional (66.8%). Poisoning (68.5%) and intoxication (69.4%) were the external cause and nature of injury most associated with these events, and hospitalization was recorded for 14.3% of cases. Per 100,000 eCHIRPP cases, cannabis was used alone in 72.4 cases, and in combination with alcohol, illicit drugs, or medications in 74.6 cases, 11.3 cases, and 7.9 cases, respectively. Relative to non-use, the PIR of hospitalization was not significant for cannabis-only users of either sex (males: PIR 1.0, 95% CI 0.6-1.7, females: PIR 0.9, 95% CI: 0.5-1.7). CONCLUSION: Cannabis use injuries are rare, but can occur when cannabis is used with or without other substances. As Canada considers legislative changes, our finding of cases related to unintentional injury, poisoning, and intoxication suggests areas that might benefit from health literacy efforts.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».