The Impact of Recreational Cannabis Legalization on Cannabis Use and Associated Outcomes: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recreational cannabis legalization has become more prevalent over the past decade, increasing the need to understand its impact on downstream health-related outcomes. Although prior reviews have broadly summarized research on cannabis liberalization policies (including decriminalization and medical legalization), directed efforts are needed to synthesize the more recent research that focuses on recreational cannabis legalization specifically. Thus, the current review summarizes existing studies using longitudinal designs to evaluate impacts of recreational cannabis legalization on cannabis use and related outcomes. Method: A comprehensive bibliographic search strategy revealed 61 studies published from 2016 to 2022 that met criteria for inclusion. The studies were predominantly from the United States (66.2%) and primarily utilized self-report data (for cannabis use and attitudes) or administrative data (for health-related, driving, and crime outcomes). Results: Five main categories of outcomes were identified through the review: cannabis and other substance use, attitudes toward cannabis, health-care utilization, driving-related outcomes, and crime-related outcomes. The extant literature revealed mixed findings, including some evidence of negative consequences of legalization (such as increased young adult use, cannabis-related healthcare visits, and impaired driving) and some evidence for minimal impacts (such as little change in adolescent cannabis use rates, substance use rates, and mixed evidence for changes in cannabis-related attitudes). Conclusions: Overall, the existing literature reveals a number of negative consequences of legalization, although the findings are mixed and generally do not suggest large magnitude short-term impacts. The review highlights the need for more systematic investigation, particularly across a greater diversity of geographic regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».