Effects of cannabis legalisation on patterns of cannabis consumption among adolescents in <scp>Ontario, Canada</scp> (2001–2019)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cannabis legalisation was enacted on 17 October 2018 in Canada. Accordingly, the effects of cannabis legalisation on patterns of cannabis consumption were examined among adolescents, including on cannabis initiation, any cannabis use, daily cannabis use and cannabis dependence. METHODS: Data from a biennial population-based, cross-sectional survey of students in Ontario were pooled in a pre-post design (2001-2019; N = 89,238). Participants provided self-reports of cannabis initiation, any cannabis use, daily cannabis use and cannabis dependence. Long-term trends in these patterns of cannabis consumption over two decades of observation were characterised to provide a broader context of usage. The effects of cannabis legalisation on patterns of cannabis consumption were quantified using logistic regression analyses. RESULTS: Long-term trends over the two decades of observation indicated that cannabis initiation decreased and then increased (p = 0.0220), any cannabis use decreased and daily cannabis use decreased (p < 0.0001 and p = 0.0001, respectively) and cannabis dependence remained unchanged (p = 0.1187). However, in comparisons between the pre-cannabis legalisation period (2001-2017) and the post-cannabis legalisation period (2019), cannabis legalisation was not associated with cannabis initiation (odds ratio; 95% confidence interval 1.00; 0.79-1.27), but it was associated with an increased likelihood of any cannabis use (1.31; 1.12-1.53), daily cannabis use (1.40; 1.09-1.80) and cannabis dependence (1.98; 1.29-3.04). DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Cannabis legalisation was not associated with cannabis initiation, but it was associated with an increased likelihood of any cannabis use, daily cannabis use and cannabis dependence.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».