Trends and projection in the proportion of (heavy) cannabis use in Germany from 1995 to 2021
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To measure the current trends of cannabis use in Germany, measure trends in the proportion of heavy cannabis users and estimate future cannabis use rates. DESIGN: Repeated waves of the Epidemiological Survey on Substance Abuse, a cross-sectional survey conducted between 1995 and 2021 with a two-stage participant selection strategy where respondents completed a survey on substance use delivered through the post, over the telephone or on-line. SETTING: Germany. PARTICIPANTS/CASES: German-speaking participants aged between 18 and 59 years living in Germany who self-reported on their cannabis use in the past 12 months (n = 78 678). With the application of a weighting scheme, the data are nationally representative. MEASUREMENTS: Questions on the frequency of cannabis use in the past 12 months and self-reported changes in frequency of use due to the COVID-19 pandemic. FINDINGS: The prevalence of past 12-month cannabis users increased from 4.4% [95% confidence interval (CI) = 3.7, 5.1] in 1995 to 10.0% (95% CI = 8.9, 11.3) in 2021. Modeling these trends revealed a significant increase that accelerated over the past decade. The proportion of heavy cannabis users [cannabis use (almost) daily or at least 200 times per year] among past-year users has remained steady from 1995 (11.4%, 95% CI = 7.7, 16.5) to 2018 (9.5%, 95% CI = 7.6, 11.9), but significantly increased to 15.7% (95% CI = 13.1, 18.8) in 2021 during the COVID-19 pandemic. Extrapolating from these models, the prevalence of 12-month cannabis users in 2024 is expected to range between 10.4 and 15.0%, while the proportion of heavy cannabis users is unclear. CONCLUSIONS: Trends from 1995 to 2021 suggest that the prevalence of past 12-month cannabis users in Germany will continue to increase, with expected rates between 10.4 and 15.0% for the German-speaking adult population, and that at least one in 10 cannabis users will continue to use cannabis heavily (almost daily or 200 + times in the past year).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».