Exploring the impact of drug decriminalization and legalization policies on mental health outcomes: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
As countries increasingly adopt more liberal drug policies, concerns have emerged about their broader health and social impacts. A complex bidirectional relationship exists between problematic drug use and mental health conditions. This is particularly evident in the co-occurrence of mental health disorders with substance use disorders (SUDs). However, the broader mental health effects of drug policy remain underexplored. This review aims to map existing research on non-SUD mental health outcomes associated with drug decriminalization and legalization policies. We conducted a scoping review following JBI guidelines and the PRISMA-ScR checklist. Studies published between January 2001 and December 2024 were included if they examined non-SUD mental health outcomes related to drug policy changes, with a focus on decriminalization, legalization, or commercialization. We searched Medline, EMBASE, CINAHL, PsycInfo, and Web of Science, and manually screened relevant policy reports. Only English-language studies were included. Data extraction and analysis were conducted using Covidence, with a descriptive summary of study characteristics and findings. A total of 55 studies met inclusion criteria, comprising 16 review papers and 39 original research articles (37 quantitative and 2 qualitative). Most evidence came from the United States (n = 29) and Canada (n = 18). No studies examined the mental health impacts of non-cannabis drug policies or decriminalization frameworks. The most frequently assessed outcomes were psychosis, suicide, and depression. This review maps the current evidence base and identifies major gaps, especially concerning decriminalization and policies targeting substances other than cannabis. The heterogeneity in study designs and policy contexts highlights the need for multi-faceted, context-sensitive research to inform future policy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».