Impact of Canada’s Cannabis Act on drug- and alcohol-related collisions in Québec: an interrupted time-series analysis of five major cities
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the impact of non-medical cannabis laws (NMCLs) on road safety outcomes, specifically focusing on drug- and alcohol-related traffic crashes. Using cannabis sales data as a proxy for consumption trends, the study aims to assess how changes in cannabis availability may influence road safety outcomes, particularly exploring the potential for drugs and alcohol to have distinct yet related influences on impaired driving. An interrupted time-series design was used to assess the impact of NMCLs on daily drug- and alcohol-related traffic crashes, including fatalities and severe injuries (KSI). The analysis covered five cities in the province of Québec—Montréal, Québec, Laval, Longueuil, and Sherbrooke—using data from January 1, 2015; to December 31, 2022. The dependent variables included KSI, drug-related crashes, and alcohol-related crashes, while the independent variables were daily cannabis legal sales (kg) and total legal and estimated illegal cannabis sales. Control variables accounted for temperature, time trends, and the COVID-19 non-pharmaceutical interventions’ index for the province of Québec (QCnPI-Index). To estimate effects, we applied Generalized Linear Models using Negative binomial regression, followed by a random-effects meta-analysis to assess overall effects across cities. Higher total cannabis sales were significantly associated with a 12% increase in drug-related crashes (IRR: 1.12; 95% CI: 1.01–1.27) and a 12% rise in alcohol-related crashes (IRR: 1.12; 95% CI: 1.06–1.18) across all cities combined. In Montréal, cannabis sales were linked to an 87% increase in drug-related crashes (IRR: 1.87; 95% CI: 1.54–2.28) and a 93% increase in alcohol-related crashes (IRR: 1.93; 95% CI: 1.58–2.36). In Longueuil, drug-related crashes rose by 76% (IRR: 1.76; 95% CI: 1.02–3.02) and alcohol-related crashes by 43% (IRR: 1.43; 95% CI: 1.08–1.92). Québec City only showed a 44% increase in alcohol-related crashes (IRR: 1.44; 95% CI: 1.28–1.64). No significant associations were found in Laval or Sherbrooke. The findings suggest that increased cannabis availability, as measured by cannabis sales, is associated with higher rates of both drug- and alcohol-related crashes, particularly in Montréal and Longueuil. These results support the hypothesis that changes in cannabis availability may influence two distinct impaired driving patterns, highlighting the need for region-specific road safety interventions.
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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 | 0,001 | 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) | 0,076 | 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 ».