Shifts in medical cannabis use in Canada during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic has had widespread secondary negative health impacts including loss of material security and exacerbation of mental illness in at-risk populations. While increases in the nonmedical use of certain substances, including cannabis, have been observed in samples of the Canadian population, no research has documented COVID-concurrent shifts in medical cannabis use in Canada. METHODS: Data were derived from the 2021 Canadian Cannabis Patient Survey, an online survey administered in May 2021 to people authorized to use medical cannabis recruited from one of two Canadian licensed medical cannabis producers. McNemar tests assessed for changes in past 3-month medical cannabis frequency from before to during the pandemic. We explored correlates of increasing frequency of cannabis use since before the pandemic in bivariable and multivariable logistic models. RESULTS: In total, 2697 respondents (49.1% women) completed the survey. Daily medical cannabis use increased slightly but significantly from before the pandemic (83.2%) to during the pandemic (90.3% at time of survey; p < 0.001). Factors significantly associated with increasing frequency of medical cannabis use included female gender, younger age, pandemic-related job loss, primary cannabis use to manage mental health, prescription drug use and nonmedical cannabis use (p < 0.05). CONCLUSION: There were slight shifts towards higher frequency of medical cannabis use after the onset of the COVID-19 pandemic. While short- and long-term impacts of cannabis use on pandemic-related mental distress are unknown, clinicians working with patients who use medical cannabis should be aware of possible changes in use patterns during the pandemic.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 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) | 0,003 | 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 ».