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Enregistrement W4323061219 · doi:10.1097/cxa.0000000000000154

Trends in Canadian Cannabis Consumption Over Time: A Two-step Meta-analysis of Canadian Household Survey Data

2022· article· en· W4323061219 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Addiction · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensMount Royal UniversityBritish Columbia Centre on Substance UseUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisMeta-analysisDemographyConfidence intervalMedicinePopulationSubgroup analysisTrend analysisEnvironmental healthStatisticsMathematicsPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Aims: To estimate temporal trends in cannabis consumption in the Canadian household population using national survey data and map changes in cannabis consumption postlegalization in 2018. Methods: In a 2-step meta-analysis approach, we first analyzed each survey year separately by estimating the weighted past-year prevalence (%) of self-reported cannabis use (including just once) with its 95% confidence intervals (CIs). In the next step, to produce aggregate data for each survey year, we pooled prevalences using the DerSimonian and Laird random-effects (determined a priori) meta-analysis model packages in R to estimate the between-study variance (τ 2 ) for the inverse variance method, and the Freeman-Tukey Double arcsine transformation. Results: In total, 29 Statistics Canada survey iterations met eligibility for inclusion in the meta-analysis. Reported past-year prevalences for cannabis use ranged from 4.2% in 1993 to 27% in 2021. The overall prevalence of past-year cannabis use was 11.4% (95% CI, 9.7%–13.3%; 22 surveys; 53,712/474,888 participants; I 2 =99.8%; τ 2 =0.0048). There was a significant increase in cannabis past-year prevalence in subgroup meta-analyses ( P <0.0001) comparing postlegalization [2018–2021: 25.0% (95% CI, 23%–27%), I 2 =96%] to prelegalization [1985–2017: 9.9% (95% CI, 9%–11%), I 2 =99%]. There was also a significant time trend, with a steady increase in the reported past-year cannabis prevalence over time from 1985 through 2021. Notably, the most recent national estimate of cannabis prevalence from 2021 was nearly 6 times the first estimate from 1985 (27% vs. 5%). Conclusions: The present study is the first to synthesize Canadian household survey data to estimate the temporal trends in cannabis consumption and is the first meta-analysis examining both the prevalence and changes postlegalization of cannabis use in Canada. The evidence indicates increasing past-year cannabis consumption and time, with a statistically significant increase postlegalization. The public health implications of these changes require further study. Objectifs: Estimer les tendances temporelles de la consommation de cannabis dans les populations des ménages canadiens à l’aide de données d’enquêtes nationales et cartographier les changements dans la consommation de cannabis après la légalisation en 2018. Méthodes: Dans une approche de méta-analyse en deux étapes, nous avons d’abord analysé chaque année d’enquête séparément en estimant la prévalence pondérée (%) au cours de la dernière année de la consommation de cannabis auto-déclarée (y compris une seule fois) dans ses intervalles de confiance à 95% (IC à 95%). Dans l'étape suivante, pour produire des données agrégées pour chaque année d’enquête, nous avons regroupé les prévalences à l’aide de la méthode d’effets aléatoires de DerSimonian et Laird (déterminé a priori) version de modèles de méta-analyse en R pour estimer la variance entre les études (2) pour la méthode de la variance inverse, et la transformation de Freeman-Tukey à double arc-sinus. Résultats: Au total, 29 itérations de l’enquête de Statistique Canada répondaient aux critères d’admissibilité à l’inclusion dans la méta-analyse. Les prévalences de consommation de cannabis signalées au cours de l’année précédente variaient de 4,2% en 1993 à 27% en 2021. La prévalence globale de la consommation de cannabis au cours de l’année précédente était de 11,4% (IC à 95%, 9,7-13,3%; 22 enquêtes; 53 712/474 888 participants; I 2 =99,8%; 2=0,0048). Il y a eu une augmentation significative dans la prévalence du cannabis au cours de l’année précédente dans les méta-analyses de sous-groupes (valeur p;0,0001) comparant les périodes post légalisation (2018–2021: 25,0% [IC à 95%, 23%–27%], I 2 =96%) à la période pré-légalisation (1985–2017: 10% [IC à 95%, 9%–11%], I 2 =99,3%). Une tendance temporelle significative a également été observée, avec une augmentation constante du nombre de cas de consommation de cannabis au cours de l’année écoulée, de 1985 à 2021. Il est à noter que l’estimation nationale la plus récente sur la prévalence du cannabis en 2021 était près de six fois la première estimation de 1985 (27% contre 5%). Conclusions: La présente étude est la première à synthétiser les données d’enquêtes auprès des ménages canadiens afin d’estimer les tendances temporelles de la consommation de cannabis. C’est aussi la première méta-analyse examinant à la fois la prévalence et les changements après la légalisation de la consommation de cannabis au Canada. Les données indiquent une augmentation de la consommation de cannabis au cours de l’année écoulée, avec une augmentation statistiquement significative après la légalisation. Les implications de ces changements en matière de santé publique nécessitent une étude plus approfondie.

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,191 · 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