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Enregistrement W4410362360 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.10173

Cannabis Use Among Older Adults

2025· article· en· W4410362360 sur OpenAlexaff
Vira Pravosud, Emily Lum, Marzieh Vali, Beth E. Cohen, Katherine J. Hoggatt, Amy L. Byers, Peter C. Austin, Louise C. Walter, Deborah S. Hasin, Tauheed Zaman, Salomeh Keyhani

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésCannabisMedicineMental healthLogistic regressionMoodPsychiatryDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Little is known about patterns (forms, frequency, and reasons) and factors associated with cannabis use in older veterans (aged ≥65 years). Objective: To examine factors associated with past 30-day cannabis use and cannabis use disorder (CUD) in older veterans. Design, Setting, and Participants: In this cross-sectional study, community-dwelling adults aged 65 to 84 years who used Veterans Health Administration care were interviewed between February 5, 2020, and August 29, 2023. Exposure: Sociodemographic, behavioral, and health-related characteristics. Main Outcomes and Measures: Past 30-day cannabis use (smoking, vaping, dabbing, or edibles) and any CUD (≥2 criteria based on Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders [Fifth Edition]) were assessed using weighted multivariable logistic regressions. Results: Of the 4503 participants (weighted mean age, 73.3 years [95% CI, 73.0-73.5 years]; 85.4% [95% CI, 83.6%-87.2%] men), 58.2% (95% CI, 55.3%-61.0%) had ever used cannabis, 28.9% (95% CI, 26.0%-31.8%) of whom reported using cannabis for medical reasons, most commonly for pain (56.4%; 95% CI, 50.9%-61.9%), mood or mental health (18.4%; 95% CI, 14.7%-22.1%), and sleep (16.0%; 95% CI, 11.9%-20.0%). More than 1 in 10 reported past 30-day cannabis use (10.3%; 95% CI, 8.9%-11.7%), with 52.4% (95% CI, 45.4%-59.4%) of these using cannabis for 20 days or more; smoking (72.4%; 95% CI, 65.4%-79.3%) and edibles (36.9%; 95% CI, 29.8%-43.9%) were the most common forms of use. Characteristics associated with past 30-day use included younger age (65-75 years), economic hardship, tobacco and illicit drug use, and residing in a state with recreationally legal cannabis. Among those with past 30-day cannabis use, 36.3% (95% CI, 30.1%-42.6%) screened positive for CUD, with higher odds among younger respondents, those reporting anxiety, those with 1 or more deficits in activities of daily living, those with illicit drug use, those with frequent cannabis use, and those using cannabis recreationally. Past 30-day inhaled cannabis use, compared with edibles only, was associated with increased odds of any CUD (adjusted odds ratio, 3.56; 95% CI, 1.12-11.26). Conclusions and Relevance: In this cross-sectional study of cannabis use in older veterans, use was common, and more than one-third who used in the past 30 days had any CUD. The prevalence of past 30-day cannabis use was close to tobacco use prevalence, and risk factors for cannabis use were similar to those observed in other populations. Frequent and inhaled cannabis use was associated with higher odds of any CUD. Routine health screening for cannabis use in Veterans Health Administration clinical settings is necessary to identify older adults with cannabis use.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,293 · 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.

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

Citations23
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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