Changes in the incidence of cannabis-related disorders after the Cannabis Act and the COVID-19 pandemic in Québec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Canadian Cannabis Act (CCA, implemented in October 2018) and the COVID-19 pandemic (April 2020) might have contributed to cannabis-related harms in Québec, known for its stringent cannabis legal framework. We explored changes in incidence rates of cannabis-related disorders (CRD) diagnoses associated with these events in Québec. METHODS: We utilized linked administrative health data to identify individuals aged 15 year+ newly diagnosed with CRD during hospitalizations, emergency, and outpatients clinics across Québec, from January 2010 and March 2022 (147 months). Interrupted time-series analyses (ITSA) assessed differences (as percentage changes) in sex- and age-standardized, and sex-stratified, monthly incidence rates (per 100,000 population) attributed to the CCA and the COVID-19 pandemic, compared to counterfactual scenarios where pre-events trends would continue unchanged. RESULTS: The overall monthly mean rates of incident diagnoses nearly doubled from the pre-CCA period (1.56 per 100,000 population) to the COVID-19 pandemic period (3.02 per 100,000 population). ITSA revealed no statistically significant level or slope changes between adjacent study periods, except for a decrease in the slope of incidence rates among males by 1.84 % (95 % CI -3.41 to -0.24) during the COVID-19 pandemic compared to the post-CCA period. During the post-CCA period, the trends of incidence rates in the general and male populations grew significantly by 1.22 % (95 % CI 0.08 to 2.35) and 1.44 % (0.04 to 2.84) per month, respectively. Similarly significant increases were observed for the general and female populations during the COVID-19 pandemic, with monthly rates rising by 1.43 % (95 % CI 0.75 to 2.12) and 1.75 % (95 % CI 0.13 to 3.37), respectively. These increases more than doubled pre-CCA rates. CONCLUSIONS: The incidence rates of CRD diagnoses across Québec appears to have increased following the implementation of the CCA and during the COVID-19 pandemic. Our findings echo public health concerns regarding potential cannabis-related harms and are consistent with previous Canadian studies.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».