Adverse outcomes of cannabis use in Canada, before and after legalisation of non-medical cannabis: cross-sectional analysis of the International Cannabis Policy Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To date, there is little evidence on the extent to which cannabis legalisation affects the prevalence of adverse events from cannabis at the population level. The current study examined trends in the prevalence of adverse events among people who consumed cannabis before and after Canada's legalisation of recreational cannabis. DESIGN: Data come from the first four survey waves of the International Cannabis Policy Study, which were conducted online annually immediately prior to non-medical cannabis legalisation in Canada in October 2018, and in the three following years (2019-2021). PARTICIPANTS: The current analysis included 18 285 Canadian respondents aged 16-65 who reported cannabis use in the past 12 months. OUTCOME MEASURES: Primary outcomes included types of adverse events experienced from cannabis use, medical help-seeking and the types of products used. Weighted logistic regression models examined differences in help-seeking, emergency room usage and the experience of cannabinoid hyperemesis syndrome across survey years. RESULTS: Approximately one-third of people who consume cannabis reported experiencing at least one adverse event within the past 12 months, including 5% of consumers who sought medical help for an adverse event, most commonly for panic attacks, feeling faint/dizzy/passing out, heart/blood pressure problems and nausea/vomiting. The prevalence of seeking help and the types of adverse events were similar before (2018) and after legalisation (2019-2021); however, the proportion of consumers seeking help from emergency rooms increased postlegalisation (F=2.77, p=0.041). Adverse events were associated with various product types, with dried flower and oral oils accounting for the largest proportion of events. Help-seeking associated with cannabis edibles significantly decreased after legalisation (p=0.001). CONCLUSIONS: Substantial proportions of people who consume cannabis report adverse events, suggesting widespread difficulty in 'dosing'. Few changes were observed in the prevalence of adverse events reported by consumers since legalisation; however, the location of medical help-seeking and associated products used have changed postlegalisation.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».