The impact of state cannabis legislation, county-level socioeconomic and dog-level characteristics on reported cannabis poisonings of companion dogs in the USA (2009–2014)
Notice bibliographique
Résumé
With current trends in cannabis legalization, large efforts are being made to understand the effects of less restricted legislation on human consumption, health, and abuse of these products. Little is known about the effects of cannabis legalization and increased cannabis use on vulnerable populations, such as dogs. The objective of this study was to examine the effects of different state-level cannabis legislation, county-level socioeconomic factors, and dog-level characteristics on dog cannabis poisoning reports to an animal poison control center (APCC). Data were obtained concerning reports of dog poisoning events, county characteristics, and state cannabis legislation from the American Society for the Prevention of Cruelty to Animals' (ASPCA) APCC, the US Census Bureau, and various public policy-oriented and government websites, respectively. A multilevel logistic regression model with random intercepts for county and state was fitted to investigate the associations between the odds of a call to the APCC being related to a dog being poisoned by a cannabis product and the following types of variables: dog characteristics, county-level socioeconomic characteristics, and the type of state-level cannabis legislation. There were significantly higher odds of a call being related to cannabis in states with lower penalties for cannabis use and possession. The odds of these calls were higher in counties with higher income variability, higher percentage of urban population, and among smaller, male, and intact dogs. These calls increased throughout the study period (2009-2014). Reporting of cannabis poisonings were more likely to come from veterinarians than dog owners. Reported dog poisonings due to cannabis appear to be influenced by dog-level and community-level factors. This study may increase awareness to the public, public health, and veterinary communities of the effects of recreational drug use on dog populations. This study highlights the need to educate dog owners about safeguarding cannabis products from vulnerable populations.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».