Changes in modes of cannabis consumption pre- and post-legalization and their correlates among adults in Ontario, Canada: 2017–2022
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite an increase in the varieties of cannabis products available for consumption, limited evidence is available about the patterns of cannabis consumption methods before and after legalization.Objectives: To examine the changes in modes of cannabis use and their correlates among adults in Ontario, Canada both prior to and following cannabis legalization in 2018.Methods: Data were utilized from the 2017 to 2022 Centre for Addiction and Mental Health’s (CAMH) Monitor study, a repeated cross-sectional survey of adults 18 years of age and older (n = 2,665; 56% male). The surveys employed a regionally stratified sampling design using computer-assisted telephone interviews and web surveys. Multinomial regression was performed to examine different modes of cannabis use.Results: The exclusive use of cannabis through ingestion methods increased from 4.0% in 2017 to 16.6% in 2022 (p < .001). However, the exclusive use of inhalation-based cannabis decreased from 49.4% in 2017 to 25.5% in 2022 (p < .001). Relative to inhalation-based modes, adults were about five times more likely to use ingestion-based modes in 2020 [RRR = 4.65 (2.94–7.35)] and 2022 [RRR = 4.75 (2.99–7.55)] than in 2019, after accounting for sociodemographic factors.Conclusions: Ingestion-based cannabis use among adults increased fourfold between 2017 and 2022, a period during which recreational cannabis use was legalized in Canada. The increase was especially evident after the legalization of cannabis edibles.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».