171 Temporal Trends in Young Adult Cannabis and Tobacco Use in Relationship to Cannabis Policy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/GOALS: Cannabis laws may impact cannabis and tobacco use, given high prevalence of co-use of these products among young adults (YAs). The objective of this study was to examine trends in YA any cannabis, blunt, cigarette, and cigar use from 2002-2018 in states that passed adult and medical use (AMU) or medical use only (MUO) cannabis laws during that time (N=16). METHODS/STUDY POPULATION: Using data from the National Survey on Drug Use and Health, we conducted a segmented regression analysis to calculate absolute percent change (APC) in past 30-day cannabis and tobacco use between time points. The National Cancer Institute’s Joinpoint software was used to also estimate points of inflection (Joinpoints) when the slope of a trend significantly (p<0.05) changes. Separate models were estimated for each state, with time as the independent variable measured in years. Up to three Joinpoints per model were allowed. The model with optimal Joinpoints was determined using a model selection criterion via a permutation test. Joinpoints and APCs were compared with key legalization dates to describe patterns within and across states with varying cannabis policies. RESULTS/ANTICIPATED RESULTS: Generally, the 16 states showed a steady decline in YA cigarette smoking over time, a slight decline in cigar smoking, and increases in cannabis and blunt use. AMU states had lower average 2018 prevalence of cigarette smoking than MUO states (18.3% vs. 21.5%) and higher cannabis use (32.3% vs. 21.3%). Cannabis use consistently increased following opening of MUO retail outlets. Generally, there appears to be a slight delay in cannabis use increases following AMU laws, and in some states temporary declines. For example, Washington experienced an initial decrease (-20.3%) following AMU passage (2012) then increase (+16.3%) after retail dispensaries opened in 2014. In AMU states, blunt use has surpassed cigar smoking, while in MUO states, the prevalence of blunt and cigar use is similar. DISCUSSION/SIGNIFICANCE: Introduction of cannabis laws are correlated with increases in YA cannabis and blunt use, with higher cannabis use in AMU states. Trends may also correlate other state political, economic, or social factors. Joinpoint regression can assess changes in a policy’s target behavior with no a priori assumptions regarding timing of policy effects.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».