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Record W4324056277 · doi:10.24095/hpcdp.43.3.02f

Changements observés au Canada dans la consommation de cannabis à des fins médicales pendant la pandémie de COVID-19

2023· article· fr· W4324056277 on OpenAlexaffvenueabout
Stephanie Lake, Ziva D. Cooper, Kaye Ong, Philippe Lucas

Bibliographic record

VenuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicCannabis and Cannabinoid Research
Canadian institutionsUniversity of Victoria
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceMedicinePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction La pandémie de COVID-19 a eu des effets négatifs généralisés sur la santé, notamment une perte de sécurité matérielle et une exacerbation des maladies mentales chez les populations à risque. Bien que l’on ait observé une augmentation des cas d’usage non médical de certaines substances, dont le cannabis, dans des échantillons de la population canadienne, aucune étude n’a porté sur les changements dans la consommation de cannabis à des fins médicales au Canada pendant la pandémie de COVID. Méthodologie Les données ont été tirées de l’Enquête canadienne sur le cannabis de 2021, une enquête en ligne réalisée en mai 2021 auprès de personnes autorisées à utiliser du cannabis à des fins médicales et qui ont été recrutées par le biais de l’un des deux producteurs de cannabis à usage médical autorisés au Canada. Nous avons eu recours à des tests de McNemar pour comparer la fréquence de consommation de cannabis à des fins médicales au cours des trois mois ayant précédé la pandémie et la fréquence de consommation de cannabis à des fins médicales pendant la pandémie. Nous avons exploré les corrélats d’une augmentation de fréquence de consommation de cannabis depuis le début de la pandémie dans des modèles logistiques à deux variables et à variables multiples. Résultats Au total, 2 697 répondants (49,1 % de femmes) ont répondu à l’enquête. La consommation quotidienne de cannabis à des fins médicales a augmenté légèrement, mais de façon statistiquement significative, entre la période prépandémique (83,2 %) et la période pandémique (90,3 % au moment de l’enquête; p < 0,001). Les facteurs associés de manière statistiquement significative à l’augmentation de la fréquence de consommation de cannabis à des fins médicales sont notamment le genre féminin, un âge plus jeune, une perte d’emploi liée à la pandémie, la consommation de cannabis principalement pour la gestion de sa santé mentale, l’usage de médicaments sur ordonnance et la consommation de cannabis à des fins non médicales (p < 0,05). Conclusion Depuis le début de la pandémie de COVID-19, il y a eu une tendance légèrement à la hausse de la fréquence de consommation de cannabis à des fins médicales. Comme on ignore quels sont les effets à court et à long terme de la consommation de cannabis sur la détresse mentale en lien avec une pandémie, les cliniciens dont des patients utilisent du cannabis à des fins médicales devraient être à l’affût d’éventuels changements d’habitudes de consommation durant la pandémie.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.027
Threshold uncertainty score0.000

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.344
Teacher spread0.313 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes3
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