Understanding medical cannabis use internationally: Why definitions and context matter
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To identify variation in identification of medical consumers using alternative self-reported measures and assess whether differences in these rates exist across jurisdictions with different medical policy approaches using evidence from an international study on cannabis use. DESIGN: Secondary analysis of wave 4 (2021) of the International Cannabis Policy Study (ICPS) cross-sectional survey. SETTING: United States, Canada and Australia. PARTICIPANTS: 16 951 (USA 10 472; CAN 5935; AUS 544) respondents who completed the survey and reported past year cannabis use across the three jurisdictions. MEASUREMENTS: Four different medical cannabis use measures were available, and rates of each were estimated using logistic regression methods that adjusted for age, gender, education and ethnicity. Medical cannabis use measures included potentially authorized use (i.e. involving a licensed health professional recommendation, authorization or prescription), pharmaceutical use (i.e. involving a pharmaceutical-grade product), therapeutic use (i.e. to manage physical or mental health conditions) and self-identified medical cannabis use. Country-specific differences were compared and discussed in light of measure and differing cannabis policies. FINDINGS: In wave 4 of the ICPS, 34.0% reported any past year cannabis use, but rates of medical use differed significantly according to the specific question. Far more individuals reported therapeutic use in the past year across all countries [77.3%; 95% confidence interval (CI) = 76.4%-78.2%] than any other measure of medical use. While just over one quarter (28.2%; 95% CI = 27.3%-29.2%) self-identified as a medical user, fewer reported being potentially authorized (22.8%; 95% CI = 22.0%-23.7%) or having a pharmaceutical prescription from a medical professional (12.3%; 95% CI = 11.6%-13.0%). Australians (27.2%; 95% CI = 23.0%-31.4%) and Americans (25.9%; 95% CI = 24.6%-27.2%) were more likely to report potentially authorized use than Canadians (17.3%; 95% CI = 16.1%-18.4%), but only Australians (27.4%; 95% CI = 23.6%-31.2%) reported high levels of prior use of a pharmaceutical-grade cannabinoid. CONCLUSIONS: In the International Cannabis Policy Study, the proportion of respondents (adjusted for demographic factors) who reported medical use varied depending on the measures used within and between countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».