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Enregistrement W3215160601 · doi:10.1177/07067437211060597

Substance Use Disorders and Psychoactive Drug Poisoning in Medically Authorized Cannabis Patients: Longitudinal Cohort Study

2021· article· en· W3215160601 sur OpenAlexafffundvenueabout
Arsène Zongo, Cerina Lee, Jihane El-Mourad, Jason R.B. Dyck, Elaine Hyshka, John G. Hanlon, Dean T. Eurich

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalUniversity of AlbertaUniversité LavalThe Quebec Population Health Research Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCannabisMedicineHazard ratioPsychiatryPsychoactive drugCohortCohort studyPoison controlPopulationDrugInternal medicineEmergency medicineConfidence intervalEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Poisoning from psychoactive drugs and substance use disorders (SUD) have been reported among non-medical cannabis users. However, little is known about medical cannabis users and their risk for poisoning and/or development of SUD. This study assessed the risk of emergency department (ED) visits or hospitalization for 1) poisoning by psychoactive drugs and 2) mental/behavioural disorders due to the use of psychoactive drugs and other substances, in medically authorized cannabis patients in Ontario, Canada from 2014–2017. Methods A cohort study of adult patients authorized for medical cannabis that were matched to population-based controls. ED visit/hospitalization were assessed with a main diagnostic code for: 1) poisoning by psychoactive drugs; 2) mental and behavioural disorder due to psychoactive drugs or other substance use. Conditional Cox proportional hazards regressions were conducted. Results 18,653 cannabis patients were matched to 51,243 controls. During a median follow-up of 243 days, the incidence rate for poisoning was 4.71 per 1,000 person-years (95%CI: 3.71–5.99) for cases and 1.73 per 1,000 person-years (95% CI: 1.36–2.19) for controls. The adjusted hazard ratio (aHR) was 2.45 (95%CI: 1.56–3.84). For mental/behavioural disorders, the incident rates were 8.89 (95% CI: 7.47–10.57) and 5.01 (95% CI: 4.36–5.76) in the cannabis and the controls group. The aHR was 2.27 (95%CI: 1.66–3.11). No difference was observed between males and females ( P-value for interaction > 0.05). Conclusions Our study observed a short-term increased risk of ED visit/hospitalization for poisoning or for mental/behavioural disorders (from use of psychoactive drugs and other substances)- in medically authorized cannabis patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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