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Enregistrement W4296033033 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.31937

Changes in Emergency Department Visits for Cannabis Hyperemesis Syndrome Following Recreational Cannabis Legalization and Subsequent Commercialization in Ontario, Canada

2022· article· en· W4296033033 sur OpenAlexaffabout
Daniel T. Myran, Rhiannon Roberts, Michael Pugliese, Monica Taljaard, Peter Tanuseputro, Rosalie Liccardo Pacula

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensOttawa HospitalBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCannabisLegalizationEmergency departmentDemographyEnvironmental healthPandemicFamily medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Prior research suggests that the legalization of recreational cannabis is associated with increases in cannabis hyperemesis syndrome (CHS), but it is unclear how cannabis commercialization (ie, greater retail store access as well as increased variety and potency of cannabis products) may be associated with these changes. Objectives: To examine changes in the number and characteristics of CHS emergency department (ED) visits from before to after legalization of cannabis in Ontario, Canada. Design, Setting, and Participants: This repeated cross-sectional study used interrupted time-series analyses to examine immediate and gradual changes in ED visits for CHS in Ontario, Canada, during 3 time periods: prelegalization (January 2014-September 2018), legalization with product and retail store restrictions (October 2018-February 2020), and commercialization with new products and expanded stores, which coincided with the COVID-19 pandemic (March 2020-June 2021). Data were obtained from routinely collected and linked health administrative databases. All individuals aged at least 15 years and who were eligible for Ontario's Universal Health Coverage were included. Data were analyzed between March and July 2022. Main Outcomes and Measures: Monthly counts of ED visits for CHS per capita. Results: There were 12 866 ED visits for CHS from 8140 individuals during the study. Overall, the mean (SD) age was 27.4 (10.5) years, with 2834 individuals (34.8%) aged 19 to 24 years, 4163 (51.5%) females, and 1353 individuals (16.6%) with a mental health ED visit or hospitalization in the 2 years before their first CHS ED visit. Nearly 10% of visits (1135 visits [8.8%]) led to hospital admissions. Monthly rates of CHS ED visits increased 13-fold during the 7.5-year study period, from 0.26 visits per 100 000 population in January 2014 to 3.43 visits per 100 000 population in June 2021. Legalization was not associated with an immediate or gradual change in rates of ED visits for CHS; however, commercialization during the COVID-19 pandemic period was associated with an immediate increase in rates of CHS ED visits (incidence rate ratio [IRR], 1.49; 95% CI, 1.31-1.70). During commercialization, rates of CHS ED visits increased more in women (IRR, 1.49; 95% CI, 1.16-1.92) and individuals older than the legal age of cannabis purchase (eg, age 19-24 years: IRR, 1.60; 95% CI, 1.19-2.16) than men (IRR, 1.08; 95% CI, 0.85-1.37) and individuals younger than the legal age of purchase (IRR, 0.78; 95% CI, 0.42-1.45). Conclusions and Relevance: This cross-sectional study found large increases in CHS ED visits during the period of time when the market commercialized and the COVID-19 pandemic occurred. Greater awareness of CHS symptoms by ED staff in regions where legal commercialized cannabis markets exist is indicated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations58
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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