Non-medical cannabis use among Indigenous Canadians: A systematic review of prevalence and associated factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Indigenous Canadians may be at an increased risk of non-medical cannabis use. The aim of this review was to synthesize the prevalence of non-medical cannabis use and its associated factors among Indigenous Canadians. METHODS: We systematically searched MEDLINE, EMBASE, Web of Science, and Scopus from inception to January 29th, 2020 for publications reporting the prevalence of non-medical cannabis use among Indigenous Canadians. We included studies published in English after January 1st, 2000. Included publications were hand-searched for potentially relevant peer-reviewed and gray literature publications. Results were synthesized descriptively. RESULTS: We identified 16 peer-reviewed and 7 gray literature publications which met our inclusion criteria. All data were collected prior to cannabis legalization in Canada (October 17th, 2018). The most recent estimates of prevalence of use in the past year were 27% among on-reserve First Nations adults, 50% among off-reserve First Nations adults, and 60% among Nunavik Inuit. In youth, they were 45% among all Indigenous youth grades 9-12, 27% among on-reserve First Nations youth aged 12-17, and 69% in Nunavik Inuit aged 16-22. Direct comparisons indicated a 1.2-15 times higher prevalence of use in Indigenous compared to non-Indigenous youth. Factors associated with cannabis use in adults included younger age and male sex. In youth, factors included older age, poorer mental and physical health, and a poorer relationship with school. CONCLUSION: Results suggest that Indigenous Canadians are at a higher risk for non-medical cannabis use than the general Canadian population. Further research is warranted to inform the development of targeted interventions.
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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 | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».