Illicit drug overdose deaths resulting from income assistance payments: Analysis of the ‘check effect’ using daily mortality data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although income assistance is an important source of support for low income individuals, there is evidence that adverse outcomes may increase when payments are disbursed on the same day for all recipients. The objective of this study was to assess the temporal patterns and causal relation between population-level illicit drug overdose deaths and income assistance payments using daily mortality data for British Columbia over a period of five years. METHODS: Retrospective data on daily mortality due to illicit drug overdose, 2009-2013, were provided by the BC Coroners Service. These data were analyzed using regression models and time series tests for causality in relation to dates of income assistance payments. RESULTS: 1343 deaths due to illicit drug overdose were reported in BC during 2009-2013; 394 occurred during cheque weeks (n=60) and 949 occurred during non-cheque weeks (n=202). Average weekly mortality due to illicit drug overdose was 40% higher during weeks of income assistance payments compared to weeks without payments (P<0.001). Consistent increases in mortality appeared the day after cheque disbursement and were significantly higher for two days, and marginally higher after 3 days, even when controlling for other temporal trends. Granger causality testing suggests the timing of cheque issue was causally linked to increased drug overdose mortality (P<0.001). CONCLUSIONS: Our findings clarify the temporal relation and causal impact of income assistance payments on illicit drug deaths. We estimate 77 avoidable deaths were attributable to the synchronized disbursement of income assistance cheques over the five year period. An important consideration is whether varying the timing of payments among recipients could reduce this excess mortality and the related demands on health and social services.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».