Cannabis Use Among Adults in Cigarette Smoking Cessation Treatment in Ontario, Canada: Prevalence and Association With Tobacco Cessation Outcome, 2015–2021
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. To examine cannabis use prevalence and its association with tobacco cessation among adults enrolled in cigarette smoking cessation treatment before and after Canada legalized recreational cannabis in October 2018. Methods. The sample comprised 83 206 adults enrolled in primary care–based cigarette smoking cessation treatment between 2015 and 2021 in Ontario, Canada. Past-30-day cannabis use was self-reported at enrollment and cigarette smoking abstinence at 6-month follow-up. Results. Past-30-day prevalence of cannabis use increased from 20.2% in 2015 to 37.7% in 2021. The prevalence increased linearly both before and after legalization. Cannabis and tobacco co-use was associated with lower odds of self-reported cigarette smoking abstinence at 6-month follow-up than tobacco use only (24.4% vs 29.3%; odds ratio [OR] = 0.78; 95% confidence interval [CI] = 0.75, 0.81). This association was attenuated after adjustment for covariates (OR = 0.93; 95% CI = 0.89, 0.97) and weakened slightly over time. Conclusions. Cannabis use prevalence almost doubled from 2015 to 2021 among primary care patients in Ontario seeking treatment to quit cigarettes and was associated with poorer quit outcomes. Further research into the impact of cannabis policy on cannabis and tobacco co-use is warranted to mitigate harm. (Am J Public Health. 2024;114(1):98–107. https://doi.org/10.2105/AJPH.2023.307445 )
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».