Characteristics of Opioid-Users Whose Death Was Related to Opioid-Toxicity: A Population-Based Study in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The impact of the prescription opioid public health crisis has been illustrated by the dramatic increase in opioid-related deaths in North America. We aimed to identify patterns and characteristics amongst opioid-users whose cause of death was related to opioid toxicity. METHODS: This was a population-based study of Ontarians between the years 2006 and 2008. All drug-related deaths which occurred during this time frame were reviewed at the Office of the Chief Coroner of Ontario, and opioid-related deaths were identified. Medical, toxicology, pathology, and police reports were comprehensively reviewed. Narratives, semi-quantitative, and quantitative variables were extracted, tabulated, and analyzed. RESULTS: Out of 2330 drug-related deaths in Ontario, 58% were attributed either in whole or in part, to opioids (n = 1359). Oxycodone was involved in approximately one-third of all opioid-related deaths. At least 7% of the entire cohort used opioids that were prescribed for friends and/or family, 19% inappropriately self-administered opioids (injection, inhalation, chewed patch), 3% were recently released from jail, and 5% had been switched from one opioid to another near the time of death. Accidental deaths were significantly associated with personal history of substance abuse, enrollment in methadone maintenance programs, cirrhosis, hepatitis, and cocaine use. Suicides were significantly associated with mental illness, previous suicide attempts, chronic pain, and a history of cancer. SIGNIFICANCE/CONCLUSION: These results identify novel, susceptible groups of opioid-users whose cause of death was related to opioids in Ontario and provide the first evidence to assist in quantifying the contribution of opioid misuse and diversion amongst opioid-related mortality in Canada. Multifaceted prevention strategies need to be developed based on subpopulations of opioid users.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».