Cohort study of medical cannabis authorisation and healthcare utilisation in 2014–2017 in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The impact of medical cannabis on healthcare utilisation between 2014 and 2017 in Ontario, Canada. With cannabis legalisation in Canada and some states in the USA, high-quality longitudinal cohort research studies are of urgent need to assess the impact of cannabis use on healthcare utilisation. METHODS: A matched cohort study of 9925 medical cannabis authorised adult patients (inhaled (smoked or vaporised) or orally consumed (oils)) at specialised cannabis clinics, and inclusion of 17 732 controls (not authorised) between 24 April 2014 and 31 March 2017 from Ontario, Canada. Interrupted time series and multivariate Poisson regression analyses were conducted. Medical cannabis impact on healthcare utilisation was measured over 6 months: all-cause physician visits, all-cause hospitalisation, ambulatory care sensitive conditions (ACSC)-related hospitalisations, all-cause emergency department (ED) visits and ACSC-related ED visits. RESULTS: For medical cannabis patients compared with controls, there was an initial (within the first month) increase in physician visits (additional 4330 visits per 10 000 patients). However, a numerical reduction was noted over the 6-month follow-up, and no statistical difference was observed (p=0.126). Likewise, in hospitalisations and ACSC ED visits, there was an initial increase (44 per 10 000 people, p<0.05) but no statistical difference after follow-up (p=0.34). Conversely, no initial increase in all-cause ED visits was observed with a slight decrease (19 visits per 10 000 patients, p=0.014) in follow-up. CONCLUSIONS: An initial increase (within first month) in healthcare utilisation may be expected among medical cannabis users that appears to wane over time. Proactive follow-up of patients using medical cannabis is warranted to minimise initial risks to patients and actively assess potential benefits/harms of ongoing use.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».