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Enregistrement W4377940969 · doi:10.1503/cmaj.230045

Acute care related to cannabis use during pregnancy after the legalization of nonmedical cannabis in Ontario

2023· article· en· W4377940969 sur OpenAlexaffvenueabout
Daniel T. Myran, Rhiannon Roberts, Michael Pugliese, Daniel J. Corsi, Mark Walker, Darine El‐Chaâr, Peter Tanuseputro, Andrea N. Simpson

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCannabisLegalizationPregnancyConfidence intervalPublic healthPopulationHealth careLogistic regressionEmergency medicinePsychiatryDemographyPediatricsEnvironmental healthInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cannabis use during pregnancy is increasing, but the contribution of cannabis legalization to these trends is unclear. We sought to determine whether health service utilization related to cannabis use during pregnancy increased after the legalization of nonmedical cannabis in October 2018 in Ontario, Canada. METHODS: In this population-based, repeated cross-sectional study, we evaluated changes in the number of pregnant people who received acute care (emergency department visit or admission to hospital) between January 2015 and July 2021 among all people eligible for the province's public health coverage. We used segmented regression to compare changes in the quarterly rate of pregnant people with acute care related to cannabis use (primary outcome) with the quarterly rates of acute care for mental health conditions or for noncannabis substance use (control conditions). We identified risk factors associated with acute care for cannabis use and the risk of adverse neonatal outcomes using multivariable logistic regression models. RESULTS: The mean quarterly rate of acute care for cannabis use during pregnancy increased from 11.0 per 100 000 pregnancies before legalization to 20.0 per 100 000 pregnancies after legalization (incidence rate ratio [IRR] 1.82, 95% confidence interval [CI] 1.44-2.31), while acute care for mental health conditions decreased (IRR 0.86, 95% CI 0.78-0.95) and acute care for noncannabis substance use did not change (IRR 1.03, 95% CI 0.91-1.17). Legalization was not associated with an immediate change, but the quarterly change in rates of pregnancies with acute care for cannabis use increased by 1.13 (95% CI 0.46-1.79) per 100 000 pregnancies after legalization. Pregnant people with acute care for cannabis use had greater odds of having received acute care for hyperemesis gravidarum during their pregnancy than those without acute care for cannabis use (30.9% v. 2.5%, adjusted odds ratio [OR] 9.73, 95% CI 8.01-11.82). Pregnancies with acute care for cannabis use had greater odds of newborns being born preterm (16.9% v. 7.2%, adjusted OR 1.93, 95% CI 1.45-2.56) and of requiring care in the neonatal intensive care unit (31.5% v. 13.0%, adjusted OR 1.94 95% CI 1.54-2.44) than those without acute care for cannabis use. INTERPRETATION: The rate of acute care related to cannabis use during pregnancy almost doubled after legalization of nonmedical cannabis, although absolute increases were small. These findings highlight the need to consider interventions to reduce cannabis use during pregnancy in jurisdictions pursuing 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations26
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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