Evaluating the impact of Canadian cannabis legalization on cannabis use outcomes in emerging adults: Comparisons to a US control sample via a natural experiment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recreational cannabis legalization marked a significant policy shift in Canada, but has been difficult to evaluate because of the absence of a control group. Although it is unfeasible to evaluate legalization using a randomized controlled trial design, sophisticated statistical techniques can employ quasi-experimental designs using natural experiments. This study evaluates the impact of cannabis legalization in a longitudinal cohort of Canadian emerging adults by comparing changes in cannabis use frequency and related consequences over time to changes in a similar cohort in a United States jurisdiction where no policy change took place. METHODS: Two samples of emerging adults from Hamilton, Ontario, and Memphis, Tennessee, were followed longitudinally in 4-month intervals from March 16, 2018 to March 11, 2020, with three pre-legalization and four post-legalization assessments. Doubly robust difference-in-difference (DiD) estimation was used to assess whether cannabis legalization impacted cannabis use frequency or cannabis-related consequences in the Canadian sample over time. The impact of cannabis legalization on alcohol use and alcohol-related consequences was also assessed as a control form of substance use for which no policy change took place. Cohort differences were adjusted within DiD estimation using propensity score balancing. RESULTS: Against a general trend of decreasing use over time, the DiD estimation revealed significantly greater cannabis use frequency approximately 6-months post legalization (ATT (95% CI): 0.2245 (0.0154, 0.4336)) and approximately one year post legalization (ATT (95% CI):0.3091 (0.0473, 0.5709)) in the Canadian sample compared to the American sample. Cannabis-related consequences were also greater in the Canadian sample at both of these time points (ATT (95% CI): 0.0.7610 (0.0797, 1.4423)), (ATT (95% CI): 1.0396 (0.1864, 1.8928)). These higher levels reflected less steep declines over time (i.e., attenuated 'aging out'). Alcohol changes showed no impact of legalization at any time point, as expected. CONCLUSIONS: Findings suggest that cannabis legalization was associated with smaller reductions in cannabis use frequency and adverse consequences than expected in the Canadian sample compared to the American control sample. Although the magnitude of these impacts was small, these findings suggest the start of diverging cannabis trajectories. Given that effects of legalization are hypothesized to be long-term rather than immediate, further monitoring of the impacts of cannabis legalization on developmental trends in cannabis use and related consequences is warranted.
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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 | 0,019 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».