Clinical and public safety risks associated with cannabis legalization and frequency of cannabis use among forensic mental health patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are ongoing concerns regarding the impact of Canada's cannabis legalization and commercialization on vulnerable persons such as those with serious forms of mental illness, including persons with schizophrenia-spectrum disorders and users of forensic mental health services. The primary objective of this study was to investigate the potential harms and mental health-related impacts associated with cannabis legalization on a sample of forensic patients in Ontario (N = 187). METHODS: Using a pseudo-prospective design, we investigated the frequency of cannabis use over a four-year period encompassing two years preceding and two years following the legislative change. We recorded clinical and public safety outcomes (i.e., mental health deterioration, length of stay in the forensic system, rates of hospital readmission, victimization and violence) over the same period to test relationships between these variables and rates of cannabis use. RESULTS: We found that one-third of patients either self-reported or were discovered, via urine testing, to have used cannabis over the study period. Frequency of use was lower in the pre-legalization period, and then gradually and significantly increased after legalization. Compared to patients with no cannabis use, those with one or more instances of use were more likely to be readmitted to hospital and had higher rated static risk factors for violence. However, there were no observed differences in the actual rate of violence between patients using and not using cannabis, nor differences in the rate of violence over time. Over half of the patients who used cannabis experienced a worsening of their mental health status in the week following use. CONCLUSIONS: Cannabis use among those with SMI is associated with adverse clinical outcomes. Results from this study suggest that the mental health burdens associated with cannabis use have risen in terms of delayed clinical recovery and progress through the forensic system since legalization.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».