Cannabis-involvement in emergency department visits for self-harm following medical and non-medical cannabis legalization
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis use may increase the risk of self-harm, but whether legalization of cannabis is associated with changes in self-harm is unknown. We examined changes in cannabis-involvement in emergency department (ED) visits for self-harm after the liberalization of medical and legalization of non-medical cannabis in Canada. This repeated cross-sectional study used health administrative data to identify all ED visits for self-harm in individuals aged ten and older between January 2010 and December 2021. We identified self-harm ED visits with a co-diagnosis of cannabis (main exposure) or alcohol (control condition) and examined changes in rates of visits over four distinct policy periods (pre-legalization, medical liberalization, non-medical legalization with restrictions, and non-medical commercialization/COVID-19) using Poisson models. The study included 158,912 individuals with one or more self-harm ED visits, of which 7810 (4.9 %) individuals had a co-diagnosis of cannabis use and 24,761 (15.6 %) had a co-diagnosis of alcohol use. Between 2010 and 2021, the annual rate of ED visits for self-harm injuries involving cannabis per 100,000 individuals increased by 90.1 % (3.6 in 2010 to 6.9 in 2021 per 100,000 individuals), while the annual rate of self-harm injuries involving alcohol decreased by 17.3 % (168.1 in 2010 to 153.1 in 2021 per 100,000 individuals). The entire increase in visits relative to pre-legalization occurred after medical liberalization (seasonally adjusted Risk Ratio [asRR] 1.71 95 % CI 1.09–1.15) with no further increases during the legalization with restrictions (asRR 1.77 95%CI 1.62–1.93) or commercialization/COVID-19 periods (asRR 1.63 95%CI 1.50–176). Cannabis-involvement in self-harm ED visits almost doubled over 12 years and may have accelerated after medical cannabis liberalization. While the results cannot determine whether cannabis is increasingly causing self-harm ED visits or whether cannabis is increasingly being used by individuals at high risk of self-harm, greater detection for cannabis use in this population and intervention may be indicated.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».