Opioid and Cannabis Use During Pregnancy and Breastfeeding in Relation to Sociodemographics and Mental Health Status: A Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study of Canadian women estimates the prevalence of opioid and cannabis use during pregnancy and cannabis use during the breastfeeding period and explores the sociodemographic and mental health characteristics associated with use. METHODS: A total of 13 000 women who gave birth between January and June 2018 were invited to participate in the Survey on Maternal Health by Statistics Canada; 7111 women participated for a response rate of 54.7%. Participants were asked about their mental health, supports during pregnancy, and substance use. Multivariable logistic regression was used to describe the relationship between sociodemographic and mental health characteristics and substance use during pregnancy and while breastfeeding. RESULTS: The prevalence of self-reported opioid use during pregnancy was 1.4% (95% confidence interval [CI] 1.1%-1.8%). A higher proportion of women reported using cannabis during pregnancy and while breastfeeding, at 3.1% (95% CI 2.5%-3.6%) and 2.6% (95% CI 2.1%-3.1%), respectively. Younger age, not being in a relationship, lower level of education, and thoughts of self-harm were significantly associated with cannabis use during pregnancy. Lower level of education and thoughts of self-harm were also significantly associated with cannabis use while breastfeeding, as were symptoms of postpartum depression and/or generalized anxiety. Lower level of education and symptoms of postpartum depression and/or generalized anxiety were also significantly associated with opioid use during pregnancy. CONCLUSION: The results of this survey show relatively low levels of opioid and cannabis use during pregnancy and cannabis use while breastfeeding in Canada. Different sociodemographic and mental health characteristics are associated with the use of these substances, and public health interventions and policies should take into account these factors.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».