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Enregistrement W4324056277 · doi:10.24095/hpcdp.43.3.02f

Changements observés au Canada dans la consommation de cannabis à des fins médicales pendant la pandémie de COVID-19

2023· article· fr· W4324056277 sur OpenAlexaffvenueabout
Stephanie Lake, Ziva D. Cooper, Kaye Ong, Philippe Lucas

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction La pandémie de COVID-19 a eu des effets négatifs généralisés sur la santé, notamment une perte de sécurité matérielle et une exacerbation des maladies mentales chez les populations à risque. Bien que l’on ait observé une augmentation des cas d’usage non médical de certaines substances, dont le cannabis, dans des échantillons de la population canadienne, aucune étude n’a porté sur les changements dans la consommation de cannabis à des fins médicales au Canada pendant la pandémie de COVID. Méthodologie Les données ont été tirées de l’Enquête canadienne sur le cannabis de 2021, une enquête en ligne réalisée en mai 2021 auprès de personnes autorisées à utiliser du cannabis à des fins médicales et qui ont été recrutées par le biais de l’un des deux producteurs de cannabis à usage médical autorisés au Canada. Nous avons eu recours à des tests de McNemar pour comparer la fréquence de consommation de cannabis à des fins médicales au cours des trois mois ayant précédé la pandémie et la fréquence de consommation de cannabis à des fins médicales pendant la pandémie. Nous avons exploré les corrélats d’une augmentation de fréquence de consommation de cannabis depuis le début de la pandémie dans des modèles logistiques à deux variables et à variables multiples. Résultats Au total, 2 697 répondants (49,1 % de femmes) ont répondu à l’enquête. La consommation quotidienne de cannabis à des fins médicales a augmenté légèrement, mais de façon statistiquement significative, entre la période prépandémique (83,2 %) et la période pandémique (90,3 % au moment de l’enquête; p < 0,001). Les facteurs associés de manière statistiquement significative à l’augmentation de la fréquence de consommation de cannabis à des fins médicales sont notamment le genre féminin, un âge plus jeune, une perte d’emploi liée à la pandémie, la consommation de cannabis principalement pour la gestion de sa santé mentale, l’usage de médicaments sur ordonnance et la consommation de cannabis à des fins non médicales (p < 0,05). Conclusion Depuis le début de la pandémie de COVID-19, il y a eu une tendance légèrement à la hausse de la fréquence de consommation de cannabis à des fins médicales. Comme on ignore quels sont les effets à court et à long terme de la consommation de cannabis sur la détresse mentale en lien avec une pandémie, les cliniciens dont des patients utilisent du cannabis à des fins médicales devraient être à l’affût d’éventuels changements d’habitudes de consommation durant la pandémie.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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