Changes in Youth Cannabis Use After an Increase in Cannabis Minimum Legal Age in Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Importance: In January 2020, Quebec raised the minimum legal age (MLA) for cannabis from 18 to 21 years. Evidence is needed to inform the ongoing debate on this policy. Although proponents believe that a higher MLA will protect youths from the harms of cannabis use, critics argue that it will push them back to the illegal market. Objective: To investigate changes in youth cannabis use after an increase in MLA for cannabis in Quebec. Design, Setting, and Participants: This cross-sectional study with difference-in-differences analysis compared changes in cannabis use among youths aged 15 to 20 years in Quebec vs all other Canadian provinces before and after Quebec's increase in MLA. All estimates in descriptive and regression analyses were weighted. Nationally representative data from the National Cannabis Surveys 2018-2020 were used. Intervention: Increase in MLA for cannabis in Quebec implemented in January 2020. Main Outcomes and Measures: Past-3-month cannabis use. Results: The study sample included 1005 respondents (mean [SD] age, 17.5 [1.7] years; 50.2% [SD, 50.0%] male). After policy implementation, the increase in past-3-month cannabis use among youths aged 18 to 20 was 16.4 percentage points (95% CI, -27.3 to -5.5 percentage points; P = .01), or 51%, lower in Quebec than in other provinces. Meanwhile, no significant change in cannabis use among youths aged 15 to 17 years was found. The results were robust to several checks, including accounting for possible confounding effects of the COVID-19 pandemic on cannabis use. Conclusions and Relevance: In this study, an increase in the MLA from 18 to 21 years in Quebec was associated with a significantly lower increase in cannabis use among youths aged 18 to 20 years but no change in cannabis use among those aged 15 to 17 years. These findings can help to alleviate concerns that youths would switch to illegal markets in response to a higher MLA.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».