Substances Used in Completed Suicide by Overdose in Toronto: An Observational Study of Coroner's Data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the substances used by people who die from suicide by overdose in Toronto and to determine the correlates of specific categories of substances used. METHOD: Coroner's records for all cases of suicide by overdose in Toronto, Ontario, during a 10-year period (1998 to 2007) were examined. Data collected included demographic data, all substances detected, and those determined by the coroner to have caused death. Logistic regression analyses were used to examine demographic and clinical factors associated with suicide by different drug types. RESULTS: There were 397 documented suicides by overdose (mean age 49.1 years, 50% female). Most substances detected were psychotropic prescription medications (n = 245), followed by other prescription medications (n = 143) and over-the-counter (OTC) medications (n = 83). More than one-half of all suicides by overdose were determined to have only one specific substance as the cause of death (n = 206). In suicides where only one class of substance was present in lethal amounts, OTC medication (n = 48), opioid analgesics (n = 44), and tricyclic antidepressants (n = 44) were most common. CONCLUSIONS: Suicides by overdose involved the use of different classes of substances, including psychotropic prescription medication, other prescription medications, as well as OTC medications. Physicians and pharmacists should be aware of commonly used prescription and OTC medications in overdose and exercise increased vigilance in prescribing or dispensing them to at-risk patients.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».