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Enregistrement W4315927947 · doi:10.1001/jamahealthforum.2022.5041

Pediatric Hospitalizations for Unintentional Cannabis Poisonings and All-Cause Poisonings Associated With Edible Cannabis Product Legalization and Sales in Canada

2023· article· en· W4315927947 sur OpenAlexafffundabout
Daniel T. Myran, Peter Tanuseputro, Nathalie Auger, Lauren Konikoff, Robert Talarico, Yaron Finkelstein

Notice bibliographique

RevueJAMA Health Forum · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoUniversité de MontréalMcGill UniversityOttawa HospitalInstitut National de Santé Publique du QuébecBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenUniversity of Ottawa
Mots-clésCannabisLegalizationMedicinePoisson regressionEnvironmental healthPoison controlDemographyPopulationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Canada legalized cannabis in October 2018 but initially prohibited the sale of edibles (eg, prepackaged candies). Starting in January 2020, some provinces permitted the sale of commercial cannabis edibles. The association of legalizing cannabis edibles with unintentional pediatric poisonings is uncertain. Objective: To evaluate changes in proportions of all-cause hospitalizations for poisoning due to cannabis in children during 3 legalization policy periods in Canada's 4 most populous provinces (including 3.4 million children aged 0-9 years). Design, Setting, and Participants: This repeated cross-sectional study included all hospitalizations in children aged 0 to 9 years in Ontario, Alberta, British Columbia, and Quebec between January 1, 2015, and September 30, 2021. Exposures: Prelegalization (January 2015 to September 2018); period 1, in which dried flower only was legalized in all provinces (October 2018 to December 2019); and period 2, in which edibles were legalized in 3 provinces (exposed provinces) and restricted in 1 province (control province) (January 2020 to September 2021). Main Outcomes and Measures: The primary outcome was the proportion of hospitalizations due to cannabis poisoning out of all-cause poisoning hospitalizations. Data analysis was performed using descriptive statistics and Poisson regression models. Results: During the 7-year study period, there were 581 pediatric hospitalizations for cannabis poisoning (313 [53.9%] boys; 268 [46.1%] girls; mean [SD] age, 3.6 [2.5] years) and 4406 hospitalizations for all-cause poisonings. Of all-cause poisoning hospitalizations, the rate per 1000 due to cannabis poisoning before legalization was 57.42 in the exposed provinces and 38.50 in the control province. During period 1, the rate per 1000 poisoning hospitalizations increased to 149.71 in the exposed provinces (incidence rate ratio [IRR], 2.55; 95% CI, 1.88-3.46) and to 117.52 in the control province (IRR, 3.05; 95% CI, 1.82-5.11). During period 2, the rate per 1000 poisoning hospitalizations due to cannabis more than doubled to 318.04 in the exposed provinces (IRR, 2.16; 95% CI, 1.68-2.80) but remained similar at 137.93 in the control province (IRR, 1.18; 95% CI, 0.71-1.97). Conclusions and Relevance: This cross-sectional study found that following cannabis legalization, provinces that permitted edible cannabis sales experienced much larger increases in hospitalizations for unintentional pediatric poisonings than the province that prohibited cannabis edibles. In provinces with legal edibles, approximately one-third of pediatric hospitalizations for poisonings were due to cannabis. These findings suggest that restricting the sale of legal commercial edibles may be key to preventing pediatric poisonings after recreational cannabis legalization.

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)0,002
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations52
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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