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Enregistrement W2877540147 · doi:10.1111/dar.12842

Differences in patterns of cannabis use among youth: Prevalence, perceptions of harm and driving under the influence in the USA where non‐medical cannabis markets have been established, proposed and prohibited

2018· article· en· W2877540147 sur OpenAlexafffund
Elle Wadsworth, David Hammond

Notice bibliographique

RevueDrug and Alcohol Review · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensRegional Municipality of WaterlooUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthNational Cancer InstitutePublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésCannabisHarmMedical cannabisPerceptionPsychiatryMedicineEnvironmental healthPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION AND AIMS: Cannabis use is the most widely used illicit substance in the USA. Currently, over half of US jurisdictions have legalised medical cannabis and nine US jurisdictions (and Washington DC) have legalised non-medical cannabis. Comparisons across jurisdictions can help to evaluate the impact of these policies. The current study examined patterns of cannabis use among youth in three categories: (i) states that have legalised non-medical cannabis with established markets; (ii) jurisdictions that recently legalised non-medical cannabis without established markets; and (iii) all other jurisdictions where non-medical cannabis is prohibited. DESIGN AND METHODS: Data come from an online survey conducted among 4097 US youth aged 16-19 recruited through a commercial panel in July/August 2017. Regression models were fitted to examine differences between regulatory categories for cannabis consumption, perceived access to cannabis, modes of use, perceptions of harm and cannabis-impaired driving. All estimates represent weighted data. RESULTS: States that had legalised non-medical cannabis had higher prevalence, easier access and lower driving rates than non-legal states. There were few differences between states with established non-medical cannabis markets and those that had recently legalised. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Cannabis use among youth was higher in states that have legalised non-medical cannabis, regardless of how long the policy had been implemented or whether markets had been established. This suggests that differences between states with and without legal non-medical cannabis may partly be due to longer-term patterns established prior and highlights the importance of longitudinal evidence to evaluate the impact of cannabis policies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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