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Enregistrement W2918740686 · doi:10.1136/bmjopen-2018-024497

Cannabis use among a nationally representative cross-sectional sample of smokers and non-smokers in the Netherlands: results from the 2015 ITC Netherlands Gold Magic Survey

2019· article· en· W2918740686 sur OpenAlexafffund
Brian V. Fix, Danielle M. Smith, Richard J. O’Connor, Bryan W. Heckman, Marc C. Willemsen, K. Michael Cummings, Geoffrey T. Fong

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of WaterlooOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute on Drug AbuseCanadian Institutes of Health ResearchOntario Institute for Cancer ResearchPfizer
Mots-clésMedicineCross-sectional studyEnvironmental healthCannabisBiostatisticsEpidemiologyPublic healthSample (material)PsychiatryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Existing evidence shows that co-occurring use of tobacco and cannabis is widespread. Patterns of co-use of tobacco and cannabis may change as more jurisdictions legalise medicinal and/or recreational cannabis sales. This analysis examined predictors of current cannabis use and characterised methods of consumption among smokers and non-smokers in a context where cannabis use is legal. Setting The 2015 International Tobacco Control Netherlands—Gold Magic Survey conducted between July and August 2015. Participants Participants (n=1599; 1003 current smokers, 283 former smokers and 390 non-smokers) were asked to report their current (past 30-day) use of cigarettes and cannabis. Cigarette smokers reported whether they primarily used factory made of roll-your-own cigarettes. Those who reported any cannabis use in the last 30 days were asked about forms of cannabis used. X 2 and logistic regression analyses were used to assess relationships among combustible tobacco and cannabis use. Results Past 30-day cannabis use was somewhat higher among current tobacco (or cigarette) smokers (n=57/987=5.8%) than among former or never smokers (n=10/288=3.5% and n=6/316=1.9%, respectively). Joints were the most commonly used form of cannabis use for both current cigarette smokers (96.9%) and non-smokers (76.5%). Among those who smoked cannabis joints, 95% current smokers and 67% of non-smokers reported that they ‘always’ roll cannabis with tobacco. Conclusions In this Netherlands-based sample, most cannabis was reported to be consumed via smoking joints, most often mixed with tobacco. This behaviour may present unique health concerns for non-cigarette smoking cannabis users, since tobacco use could lead to nicotine dependence. Moreover, many non-cigarette smoking cannabis users appear to be misclassified as to their actual tobacco/nicotine exposure.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,329 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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