Disparities in cannabis-related emergency department visits across depressed and non-depressed individuals and the impact of recreational cannabis policy in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Recreational cannabis policies are being considered in many jurisdictions internationally. Given that cannabis use is more prevalent among people with depression, legalisation may lead to more adverse events in this population. Cannabis legalisation in Canada included the legalisation of flower and herbs (phase 1) in October 2018, and the deregulation of cannabis edibles one year later (phase 2). This study investigated disparities in cannabis-related emergency department (ED) visits in depressed and non-depressed individuals in each phase. Methods Using administrative data, we identified all adults diagnosed with depression 60 months prior to legalisation ( n = 929 844). A non-depressed comparison group was identified using propensity score matching. We compared the pre–post policy differences in cannabis-related ED-visits in depressed individuals v. matched (and unmatched) non-depressed individuals. Results In the matched sample (i.e. comparison with non-depressed people similar to the depressed group), people with depression had approximately four times higher risk of cannabis-related ED-visits relative to the non-depressed over the entire period. Phases 1 and 2 were not associated with any changes in the matched depressed and non-depressed groups. In the unmatched sample (i.e. comparison with the non-depressed general population), the disparity between individuals with and without depression is greater. While phase 1 was associated with an immediate increase in ED-visits among the general population, phase 2 was not associated with any changes in the unmatched depressed and non-depressed groups. Conclusions Depression is a risk factor for cannabis-related ED-visits. Cannabis legalisation did not further elevate the risk among individuals diagnosed with depression.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».