The Lower-Risk Cannabis Use Guidelines’ (LRCUG) recommendations: How are Canadian cannabis users complying?
Notice bibliographique
Résumé
Canada, alongside other jurisdictions, implemented non-medical cannabis legalization in 2018, partly towards improving public health. Evidence-based 'Lower-Risk Cannabis Use Guidelines' (LRCUG), including recommendations for cannabis users on how to decrease risk-behaviors for harms, have been developed and widely disseminated in Canada since 2017. However, knowledge on users' compliance with the LRCUG is limited. We identified four major Canadian (three national, one provincial) population surveys presenting key data on cannabis-related behaviors: the National Cannabis Survey, Canadian Cannabis Survey, Canadian Tobacco, Alcohol & Drugs Survey, and CAMH Monitor. We scanned each survey for indicator data mapping onto either of the LRCUG's recommendations for the years 2017 to 2019. Relevant indicator data, albeit with varying operationalizations, were found for six of the ten LRCUG's recommendation clusters in at least some of the surveys, and were extracted and summarized. For results, substantial -- but declining -- majorities of users consumed cannabis by smoking, yet with shifts towards other use modes. Between one- to two-in-five users engaged in the risk-behaviors of using high-potency cannabis products, frequent cannabis use and cannabis-impaired driving, respectively. A small proportion of pregnant or breastfeeding women continued cannabis use during the study period. The data identified found suggested a heterogeneous picture regarding cannabis users' compliance with the LRCUG's recommendations. Non-compliance is highest for recommendations regarding modes-of-use, and applies to minorities of users for other risks factors. These sub-groups are at elevated risk for acute (e.g., accidents) or long-term (e.g., dependence) cannabis-related harms contributing to the public health burden. Appropriate targeted interventions in these areas require improvement.
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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 | 0,011 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».