Contributing Factors to Methadone-Related Deaths in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
To identify factors contributing to methadone-related deaths in Ontario in 2004, demographic factors, methadone blood levels, evidence of concurrent drug use, the source of methadone (prescribed or illicit), and its contribution in exacerbating preexistent disease were studied to identify users at risk for methadone toxicity and death. This retrospective study reviewed postmortem data, autopsy reports, police reports, hospital data, and postmortem toxicological analyses available in the Ontario Chief Coroner's Information System. There were 54 cases with methadone detected in postmortem blood samples. Of total, 9 cases were not included in the study because of incomplete documentation. About 11 deaths were due to methadone toxicity alone; 25 deaths were due to combined methadone and other drug toxicity (notably cocaine and alcohol); 7 deaths were due to the exacerbation of a preexisting disease by methadone; 1 death was due to disease alone, and 1 death was due to trauma sustained in a motor vehicle collision. A significant number of methadone-related deaths were due to illicit methadone ingestion, which exceeded the opioid tolerance level. The source of methadone in these cases was unknown. Drug addicts, unaware of the hazard of consuming other illicit or prescription drugs concurrently, are at risk. This study demonstrated that methadone toxicity is enhanced by underlying disease, especially in individuals with underlying cardiac and pulmonary pathology.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 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 ».