Recreational and Medical Cannabis Legalization and Opioid Prescriptions and Mortality
Notice bibliographique
Résumé
Importance: While some have argued that cannabis legalization has helped to reduce opioid-related morbidity and mortality in the US, evidence has been mixed. Moreover, existing studies did not account for biases that could arise when policy effects vary over time or across states or when multiple policies are assessed at the same time, as in the case of recreational and medical cannabis legalization. Objective: To quantify changes in opioid prescriptions and opioid overdose deaths associated with recreational and medical cannabis legalization in the US. Design, Setting, and Participants: This quasiexperimental, generalized difference-in-differences analysis used annual state-level data between January 2006 and December 2020 to compare states that legalized recreational or medical cannabis vs those that did not. Intervention: Recreational and medical cannabis law implementation (proxied by recreational and medical cannabis dispensary openings) between 2006 and 2020 across US states. Main Outcomes and Measures: Opioid prescription rates per 100 persons and opioid overdose deaths per 100 000 population based on data from the US Centers for Disease Control and Prevention. Results: Between 2006 and 2020, 13 states legalized recreational cannabis and 23 states legalized medical cannabis. There was no statistically significant association of recreational or medical cannabis laws with opioid prescriptions or overall opioid overdose mortality across the 15-year study period, although the results also suggested a potential reduction in synthetic opioid deaths associated with recreational cannabis laws (4.9 fewer deaths per 100 000 population; 95% CI, -9.49 to -0.30; P = .04). Sensitivity analyses excluding state economic indicators, accounting for additional opioid laws and using alternative ways to code treatment dates yielded substantively similar results, suggesting the absence of statistically significant associations between cannabis laws and the outcomes of interest during the full study period. Conclusions and Relevance: The results of this study suggest that, after accounting for biases due to possible heterogeneous effects and simultaneous assessment of recreational and medical cannabis legalization, the implementation of recreational or medical cannabis laws was not associated with opioid prescriptions or opioid mortality, with the exception of a possible reduction in synthetic opioid deaths associated with recreational cannabis law implementation.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».