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Enregistrement W4206014033 · doi:10.1177/07067437211070650

Associations Between Canada's Cannabis Legalization and Emergency Department Presentations for Transient Cannabis-Induced Psychosis and Schizophrenia Conditions: Ontario and Alberta, 2015–2019

2022· article· en· W4206014033 sur OpenAlexaffvenueabout
Russell C. Callaghan, Marcos Sanches, Robin Murray, Sarah Konefal, Bridget Maloney‐Hall, Stephen J. Kish

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensCanadian Centre on Substance Use and AddictionCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of VictoriaUniversity of Northern British ColumbiaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisLegalizationPsychosisPsychiatrySchizophrenia (object-oriented programming)MedicineEffects of cannabisPsychologyCannabidiol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Cannabis legalization in many jurisdictions worldwide has raised concerns that such legislation might increase the burden of transient and persistent psychotic illnesses in society. Our study aimed to address this issue. Methods Drawing upon emergency department (ED) presentations aggregated across Alberta and Ontario, Canada records (April 1, 2015–December 31, 2019), we employed Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) models to assess associations between Canada's cannabis legalization (via the Cannabis Act implemented on October 17, 2018) and weekly ED presentation counts of the following ICD-10-CA-defined target series of cannabis-induced psychosis (F12.5; n = 5832) and schizophrenia and related conditions (“schizophrenia”; F20-F29; n = 211,661), as well as two comparison series of amphetamine-induced psychosis (F15.5; n = 10,829) and alcohol-induced psychosis (F10.5; n = 1,884). Results ED presentations for cannabis-induced psychosis doubled between April 2015 and December 2019. However, across all four SARIMA models, there was no evidence of significant step-function effects associated with cannabis legalization on post-legalization weekly ED counts of: (1) cannabis-induced psychosis [0.34 (95% CI −4.1; 4.8; P = 0.88)]; (2) schizophrenia [24.34 (95% CI −18.3; 67.0; P = 0.26)]; (3) alcohol-induced psychosis [0.61 (95% CI −0.6; 1.8; P = 0.31); or (4) amphetamine-induced psychosis [1.93 (95% CI −2.8; 6.7; P = 0.43)]. Conclusion Implementation of Canada's cannabis legalization framework was not associated with evidence of significant changes in cannabis-induced psychosis or schizophrenia ED presentations. Given the potentially idiosyncratic rollout of Canada's cannabis legalization, further research will be required to establish whether study results generalize to other settings.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations41
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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