Reductions in non-medical prescription opioid use among adults in Ontario, Canada: are recent policy interventions working?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-medical prescription opioid use (NMPOU) and prescription opioid (PO) related harms have become major substance use and public health problems in North America, the region with the world's highest PO use levels. In Ontario, Canada's most populous province, NMPOU rates, PO-related treatment admissions and accidental mortality have risen sharply in recent years. A series of recent policy interventions from governmental and non-governmental entities to stem PO-related problems have been implemented since 2010. FINDINGS: We compared the prevalence of NMPOU in the Ontario general adult population (18 years+) in 2010 and 2011 based on data from the 'Centre for Addiction and Mental Health (CAMH) Monitor' (CM), a long-standing annual telephone interview-based representative population survey of substance use and health indicators. While 'any PO use' (in past year) changed non-significantly from 26.6% to 23.9% (Chi2 = 2.511; df = 1; p = 0.113), NMPOU decreased significantly from 7.7% to 4.0% (Chi2 = 14.786; df = 1; p < 0.001) between 2010 and 2011. Over-time changes varied by age group but not by sex. CONCLUSIONS: The observed substantial decrease in NMPOU in the Ontario adult population could be related to recent policy interventions, alongside extensive media reporting, focusing on NMPOU and PO-related harms, and may mean that these interventions have shown initial effects. However, other casual factors could have been involved. Thus, it is necessary to systematically examine whether the observed changes will be sustained, and whether other key PO-related harm indicators (e.g., treatment admissions, accidental mortality) change correspondingly in order to more systematically assess the impact of the policy measures.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».