Trends and correlates of cannabis use in pregnancy: a population-based study in Ontario, Canada from 2012 to 2017
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Forthcoming legislative changes will legalize and make cannabis widely available in Canada. We conducted an analysis of Ontario's birth registry to determine recent trends and correlates of cannabis use in pregnancy. METHODS: We conducted a population-based retrospective cohort study assembled from the Better Outcomes Registry & Network (BORN) Ontario database, covering live births and stillbirths in Ontario between April 2012 and December 2017. Trends in self-reported cannabis use in pregnancy were analyzed according to maternal age and area-level socio-economic status (SES) using log binomial regression analysis. RESULTS: A total of 10,731 women reported cannabis use in pregnancy. Prevalence increased from 1.2% in 2012 to 1.8% in 2017 (p-trend, < 0.001), equivalent to a relative increase of 61% (relative risk [RR] 1.61, 95% confidence interval [CI] 1.51 to 1.72). The crude prevalence of cannabis use in pregnancy among women aged 15 to 24 years and in the lowest two area-level income quintiles was 6.7%, compared to 0.3% among women aged 35 years and over in the highest three income quintiles (RR 24.59, 95% CI 21.98 to 27.52). A majority (52.0%) of cannabis users were aged 15-24 years and 54.7% of users were in the lowest two income quintiles. CONCLUSION: Cannabis use in pregnancy has increased since 2012 in Ontario and was reported in about 2% of pregnancies in 2017. Increases were predominately among women of younger ages and those of lower SES, and these groups account for half of users. Promoting cannabis cessation in pregnancy could lead to improved perinatal and later childhood outcomes and reduce health inequalities.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».