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Enregistrement W4409728926 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.6551

Cannabis Use and Misuse Following Recreational Cannabis Legalization

2025· article· en· W4409728926 sur OpenAlexafffundabout
André J. McDonald, Amanda Doggett, Kyla Belisario, Jessica Gillard, Jane DeJesus, Emily Vandehei, Laura M. Lee, Jillian Halladay, James MacKillop

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCannabisLegalizationMedicineCohortDemographyCohort studyProspective cohort studyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: An increasing number of jurisdictions have legalized recreational cannabis for adults, but most evaluations have used repeated cross-sectional designs, preventing examination of within-person and subgroup trajectories across legalization. Objective: To examine changes in cannabis use and misuse in the 5 years following legalization in Canada both overall and by prelegalization cannabis use frequency using a longitudinal design. Design, Setting, and Participants: This prospective cohort study included data from community-dwelling adults who participated in up to 11 biannual assessments from September 2018 to October 2023 in Ontario, Canada. Data were analyzed from November 2023 to January 2024. Exposure: Five years of recreational cannabis legalization (baseline wave was immediately prior to legalization). Main Outcome and Measures: Primary outcomes were cannabis use frequency and cannabis misuse, assessed using Cannabis Use Disorder Identification Test - Revised (CUDIT-R) score. Prelegalization cannabis use frequency, age, and sex were examined as moderators. Secondary outcomes included changes in cannabis product preferences over time. Results: The final cohort included 1428 community-dwelling adults aged 18 to 65 years (859 [60.2%] female; mean [SD] age, 34.5 [13.9] years). Mean retention was 90% across all waves. Linear mixed-effects modeling found a significant increase in cannabis use frequency, such that the mean proportion of days using cannabis increased by 0.35% (95% CI, 0.19% to 0.51%) per year (P < .001) in the overall sample (1.75% over 5 years). In contrast, CUDIT-R scores (on scale of 0 to 32) decreased significantly overall (β = -0.08 [95% CI, -0.10 to -0.06] per year; -0.4 over 5 years; P < .001), most notably with the onset of the COVID-19 pandemic. Interaction analyses indicated that prelegalization cannabis use frequency significantly moderated changes for both outcomes (P < .001). Specifically, cannabis use and misuse decreased among prelegalization frequent consumers and modestly increased among occasional users and nonusers. Cannabis product preferences shifted away from dried flower, hashish, concentrates, oil, tinctures, and topicals to edibles, liquids, and vape pens. Conclusions and Relevance: In this prospective cohort study of community-dwelling adults in Canada, cannabis use frequency increased modestly in the 5 years following legalization, while cannabis misuse decreased modestly. These changes were substantially moderated by prelegalization cannabis use, with more frequent consumers of cannabis before legalization exhibiting the largest decreases in both outcomes. Although longer-term surveillance is required, these results suggest Canadian recreational cannabis legalization was associated with modest negative and positive consequences among adults.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil0,793

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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