The impact of recreational cannabis retailer allocation on emergency department visits: A natural experiment utilizing lottery design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In October 2018, Canada legalized recreational cannabis, with Ontario distributing retailer licenses through a lottery system in 2019. This study investigates the impact of recreational cannabis retailer allocation on emergency department (ED) visits related to cannabis, alcohol, and opioids. METHOD: A longitudinal study of 278 communities in Ontario (proxied by Forward Sortation Areas, FSAs) was conducted using health administrative data from ICES for all Ontario residents covered by public health insurance. The cohort included 11,156,100 adults aged 18 and above, monitored quarterly from January 2016 to March 2023. The allocation of cannabis retailers through a randomized lottery system provided a natural experiment. Staggered difference-in-differences proposed by Callaway and Sant'Anna (CSDID) models, weighted by the inverse probability of retailer allocation, were used to estimate the impact of cannabis store openings on ED visits, comparing FSAs with and without retailers. RESULTS: No significant effects were found in cannabis-, alcohol-, or opioid-related ED visits following the allocation of cannabis retailers. Sensitivity analyses, including alternate diagnostic codes, co-use of cannabis and other substances, and cannabis use without other substances, corroborated our main findings. The null results may be due to online cannabis sales preceding retail store openings, geographic distribution minimizing access disparities, and potential spillover effects. CONCLUSION: The allocation of recreational cannabis retailer licenses did not significantly impact acute care use. Continuous monitoring, comprehensive sales tracking, and integrated substance use prevention strategies are recommended for future policy considerations.
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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 | 0,024 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».