The Association Between Youth Cannabis Use and Subsequent Health Service Use for Mood, Anxiety, and Psychotic Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Background: Youth cannabis use may be a risk factor for psychotic, mood, and anxiety disorders (PMADs). However, most previous studies have significant methodological limitations including failing to establish temporality and using older data when cannabis was less potent. Understanding the relationship between youth cannabis use and PMADs is a critical public health issue given recent legalization and Canadian youth being among the heaviest users of cannabis in the world. Methods: Data for Ontario respondents aged 12 to 24 years from the 2009 to 2012 cycles of the Canadian Community Health Survey were pooled and linked to administrative data at ICES (N=12,053). Health service use for 1) MADs and 2) psychotic disorders were examined as separate outcomes. After excluding those with prior MADs, a multivariable Cox proportional hazards model (age as time scale) was used to examine the association between past-year cannabis use frequency (weekly+, <weekly, and never) and MAD-related health service use in the following 3 years, controlling for sociodemographic and substance use confounders. Sex and age were tested as effect modifiers. This analysis was repeated for psychotic disorders, except with a binary exposure and up to 9 years of follow-up. Results: Compared to no past-year cannabis use,
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».