Changes in medical cannabis use in Ontario, Canada (2014 to 2019): Trajectory of trends, medical authorization patterns and association with recreational cannabis legalization
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: We characterized trends in medical cannabis use; examined characteristics associated with medical cannabis use without medical authorization; and examined the association between recreational cannabis legalization and medical cannabis use in Ontario, Canada. Methods: Data were from a repeated, population-based, cross-sectional survey of adults (N = 19,543; 2014-2019). Cannabis use was categorized as either medical cannabis use, recreational cannabis use or no cannabis use. The analytical strategy included jointpoint regression, logistic regression and multinomial logistic regression. Results: Medical cannabis use increased from 4 % to 11 % (Annual Percentage Change [APC]: 25 %, 95 % Confidence Interval [CI]: 17 %-33 %) and recreational cannabis use increased from 9 % to 15 % (APC: 9 %, 95 % CI: 3 %-15 %) between 2014 and 2019. Being 18 to 29 years old compared with being 65+ years old was associated with an increased likelihood of medical cannabis use without medical authorization (Odds Ratio [OR]: 4.05, 95 % CI: 2.12-7.72), while being of fair or poor self-perceived health compared with excellent, very good or good self-perceived health (OR: 0.61, 95 % CI: 0.40-0.95) was associated with a decreased likelihood of medical cannabis use without medical authorization. Recreational cannabis legalization was associated with an increased likelihood of medical cannabis use compared with no cannabis use (OR: 1.48, 95 % CI: 1.19-1.85) and of recreational cannabis use compared with no cannabis use (OR: 1.35, 95 % CI: 1.11-1.65). Conclusions: Although medical cannabis use increased, it was largely used without medical authorization. Guidance and education that encourages medical usage under clinical supervision is recommended, and mitigation of known barriers to medical cannabis authorization.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».