Benzodiazepine Use in Medical Cannabis Authorization Adult Patients from 2013-2021: Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Benzodiazepines are a class of medications that are being increasingly prescribed in Canada but carry significant risk of harm. There has been increasing clinical interest on the potential “sparing effects” of medical cannabis as one strategy to reduce benzodiazepine use. The objective of this study as to examine the association of medical cannabis authorization with benzodiazepine usage between 2013–2021 in Alberta, Canada. Methods A propensity score matched cohort study with patients on regular benzodiazepine treatment authorized to use medical cannabis compared to controls who do not have authorization for medical cannabis. A total of 9690 medically authorized cannabis patients were matched to controls. To assess the effect of medical cannabis use on daily average diazepam equivalence (DDE), interrupted time series (ITS) analysis was used to assess the change in the trend of diazepam equivalence in the 26 weeks (6 months) before and 52 weeks (1 year) after the authorization of medical cannabis. Results Over the 1-year follow-up period after medical cannabis authorization, there was no overall change in the DDE use in authorized medical cannabis patients compared to matched controls (-0.27 DDE, 95% CI: -0.62 to 0.08). With respect to prescription benzodiazepine discontinuation any time after the index date, similar rates of 51.5% (4986/9690) and 49.2% (4766/9690) of those authorized medical cannabis and controls, respectively, ceased using benzodiazepine during the follow-up (p < 0.001). Conclusions This short-term study found that medical cannabis authorization had minimal effects on benzodiazepine use. Our findings may contribute ongoing evidence for clinicians regarding the potential impact of medical cannabis to reduce benzodiazepine use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».