High-intensity cannabis use and hospitalization: a prospective cohort study of street-involved youth in Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is concern that cannabis use negatively affects vulnerable groups such as youth; however, the relationship between cannabis use and health care utilization has not been well characterized in this population. We longitudinally evaluated the association between daily cannabis use and hospitalization among a prospective cohort of street-involved youth. METHODS: Data were collected from the At-Risk Youth Study (ARYS) in Vancouver, Canada, from September 2005 to May 2015. Participants were interviewed semi-annually and multivariable generalized estimating equation (GEE) logistic regression was used to examine the relationship between daily cannabis use and hospitalization. RESULTS: A total of 1216 participants (31.2% female) were included in this analysis, and 373 (30.7%) individuals reported hospitalization at some point during the study period. In a multivariable GEE analysis, daily cannabis use was not significantly associated with hospitalization (Adjusted Odds Ratio [AOR] = 1.17, 95% Confidence interval [CI] = 0.84, 1.65). We did observe a significant interaction between daily cannabis use and sex (AOR = 0.51, 95% CI = 0.34, 0.77), whereby cannabis use was associated with a decreased odds of hospitalization among males (AOR = 0.60, 95% CI = 0.47, 0.78), yet was not significantly associated with hospitalization among females (AOR = 1.19, 95% CI = 0.84, 1.67). CONCLUSIONS: The finding that daily cannabis use was not associated with hospitalization among street-involved youth is encouraging given the high rates of cannabis use in this population and the expansion of cannabis legalization and regulation. Future studies, however, are warranted to monitor possible changes in the consequences of cannabis use as cannabis legalization and regulation increase internationally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».