Contemporary social context and patterns of prenatal cannabis use in Canada following legalization: a secondary analysis of prospective cohort data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The epidemiology of prenatal cannabis use in Canada following legalization remains unknown despite increasing evidence for associated health risks. Our study aimed to identify current risk factors for, and patterns of, prenatal cannabis use and second-hand cannabis exposure in Alberta. Methods We conducted a secondary analysis of prospective data from a 2019 study in Calgary AB, of 153 pregnant (<28 weeks gestation at enrollment), English-speaking Alberta residents. We conducted descriptive analyses of prenatal cannabis use patterns (timing, frequency, dose, modes and reasons for use) and logistic regression to identify risk factors for direct use and second-hand exposure. Results Odds of prenatal cannabis use were significantly higher among those who did not own their home (Odds Ratio (OR) 3.1; 95% CI:1.6-9.6), smoked tobacco prenatally (OR 3.3,95% CI:1.2-9.3) and used illicit substances in the past (OR 3.2; 95% CI:1.7-9.9), and lower for those consuming alcohol prenatally (OR 0.3, 0.12-0.89). Among the 90 (58%) participants who used cannabis prenatally, the majority used for medicinal reasons (96%), at least daily (67%), by smoking (88%), in all trimesters of pregnancy (66%). Although reported dose-per-use was commonly low, cumulative doses over pregnancy were high. Interpretation Our study finds marked differences in prenatal cannabis use risk factors, and patterns of more frequent use sustained throughout pregnancy with perceived medicinal indications than pre-legalization studies. Prenatal care providers should include cannabis explicitly in medication counselling. Further prospective studies are needed as the impacts of prenatal cannabis on maternal and infant health in Canada may currently be underestimated.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».