Tendances des hospitalisations et des consultations à l’urgence attribuables au cannabis : données de l’étude Coûts et méfaits de l’usage de substances au Canada (2007-2020)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction La prévalence de la consommation de cannabis continue à augmenter au sein de certaines populations au Canada. Cette étude porte principalement sur l’augmentation du nombre d’hospitalisations et de consultations à l’urgence attribuables au cannabis entre 2007 et 2020. Méthodologie Pour estimer le nombre d’hospitalisations et de consultations à l’urgence attribuables à la consommation de cannabis, nous avons obtenu des données au niveau de l’enregistrement sur les congés d’hôpital avec l’information diagnostique tirée de la CIM-10, et ce, pour tous les exercices de 2006-2007 à 2020-2021. L’information diagnostique a servi à associer chaque dossier à une catégorie de problème de santé pour huit substances, dont le cannabis. La prévalence de la consommation de cannabis a été estimée pour chaque province ou territoire, année civile, sexe et âge au moyen des données d’enquêtes nationales. Ces estimations ont été utilisées pour ajuster les estimations du risque relatif tirées de la littérature sur le cannabis afin de calculer les fractions attribuables au cannabis, qui ont à leur tour été utilisées afin d’estimer la proportion d’hospitalisations et de consultations à l’urgence attribuables à la consommation de cannabis. Résultats Entre 2007 et 2020, le taux global d’hospitalisations attribuables au cannabis a augmenté de 120 %, passant de 6,4 pour 100 000 en 2007 à 14,0 pour 100 000 en 2020. Les consultations à l’urgence attribuables au cannabis ont augmenté de 113 %, passant de 52,1 pour 100 000 en 2007 à 111,0 pour 100 000 en 2019, avant de diminuer de 12 % en 2020. Cette étude révèle que l’augmentation du nombre d’hospitalisations et de consultations à l’urgence est en partie attribuable aux troubles neuropsychiatriques, en particulier aux hospitalisations dues à des troubles psychotiques et aux consultations à l’urgence dues à des intoxications aiguës chez les enfants et les adolescents. Conclusion Une surveillance continue des méfaits causés par le cannabis est nécessaire pour comprendre les méfaits liés à la consommation et les facteurs qui influencent la façon dont les personnes consomment du cannabis et consultent pour obtenir des soins. De futures recherches pourraient permettre de distinguer les premiers effets des tendances en matière de légalisation à partir des données relatives au début de la pandémie.
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 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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».