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Enregistrement W4387356804 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.36113

Changes in Cannabis-Attributable Hospitalizations Following Nonmedical Cannabis Legalization in Canada

2023· article· en· W4387356804 sur OpenAlexafffundabout
Daniel T. Myran, Adrienne Gaudreault, Lauren Konikoff, Robert Talarico, Rosalie Liccardo Pacula

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensOttawa HospitalBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOttawa Hospital Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésLegalizationCannabisMedicineDemographyPopulationPandemicPublic healthEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Psychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: The impact of adult-use cannabis legalization and subsequent commercialization (ie, increasing store and product access) on hospitalizations in Canada is unclear. Objectives: To examine changes in overall and subtypes of hospitalizations due to cannabis and associated factors following legalization in Canada and to compare changes between provinces. Design, Setting, and Participants: This repeated cross-sectional analysis included all acute hospitalizations for individuals aged 15 to 105 years in Canada's 4 most populous provinces (Ontario, Quebec, Alberta and British Columbia, population 26.9 million individuals in 2018). Data were obtained from routinely collected health administrative databases. Immediate and gradual changes in the age- and sex-standardized rates of hospitalizations due to cannabis were compared using an interrupted time series design over 3 time periods: prelegalization (January 2015 to September 2018), legalization with product and store restrictions (October 2018 to February 2020), and commercialization, which overlapped with the COVID-19 pandemic (March 2020 to March 2021). Main Outcomes and Measures: Rates of hospitalizations due to cannabis per 100 000 individuals and per 1000 all-cause hospital admissions. Results: There were 105 203 hospitalizations due to cannabis over the 7-year study period, 69 192 of which (65.8%) were among male individuals, and 34 678 (33%) of which were among individuals aged 15 to 24 years. Overall, the age- and sex-standardized rate of hospitalizations increased 1.62 times between January 2015 (3.99 per 100 000 individuals) and March 2021 (6.46 per 100 000 individuals). The largest relative increase in hospitalizations was for cannabis-induced psychosis (rate ratio, 1.40; 95% CI, 1.34 to 1.47 during the commercialization period relative to the prelegalization period). Nationally, legalization with restrictions was associated with a gradual monthly decrease of -0.06 (95% CI -0.08 to -0.03) in hospitalizations due to cannabis per 100 000 individuals. Commercialization and the COVID-19 pandemic were associated with an immediate increase of 0.83 (95% CI, 0.30 to 1.30) hospitalizations due to cannabis per 100 000 individuals. There was provincial variation in changes, with provinces with less mature legal markets experiencing the greatest declines immediately following legalization. Conclusions and Relevance: This cross-sectional study found that legalization with restrictions was not associated with an increase in hospitalizations due to cannabis but commercialization was. The findings suggest that commercialization of cannabis may be associated with increases in cannabis-related health harms, including cannabis-induced psychosis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil0,875

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations45
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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