Changes in self-reported cannabis use during the COVID-19 pandemic: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The COVID-19 pandemic is affecting mental health and substance use (MHSU) issues worldwide. The purpose of this study was to characterize the literature on changes in cannabis use during the pandemic and the factors associated with such changes. Methods We conducted a scoping review by searching peer-reviewed databases and grey literature from January 2020 to May 2022 using the Arksey and O’Malley Framework. Two independent reviewers screened a total of 4235 documents. We extracted data from 129 documents onto a data extraction form and collated results using content analytical techniques. Results Nearly half (48%) of the studies reported an increase/initiation of cannabis use, while 36% studies reported no change, and 16% reported a decrease/cessation of cannabis use during the pandemic. Factors associated with increased cannabis use included socio-demographic factors (e.g., younger age), health related factors (e.g., increased symptom burden), MHSU factors (e.g., anxiety, depression), pandemic-specific reactions (e.g., stress, boredom, social isolation), cannabis-related factors (e.g., dependence), and policy-related factors (e.g., legalization of medical/recreational cannabis). Conclusion Public health emergencies like the COVID-19 pandemic have the potential to significantly impact cannabis use. The pandemic has placed urgency on improving coping mechanisms and supports that help populations adapt to major and sudden life changes. To better prepare health care systems for future pandemics, wide-reaching education on how pandemic-related change impacts cannabis use is needed.
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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 | 0,013 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».