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Enregistrement W2808058500 · doi:10.24095/hpcdp.38.6.04

At-a-glance - Hospitalizations and emergency department visits due to opioid poisoning in Canada

2018· article· en· W2808058500 sur OpenAlexafffundvenueabout
Shannon M. O’Connor, Vera Grywacheski, Krista Louie

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion and Chronic Disease Prevention in Canada · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensCanadian Institute for Health Information
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicineEmergency departmentHumanitiesHospital carePoison controlMedical emergencyHealth carePolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rise in opioid-related harms is an issue of increasing public health importance in Canada. This analysis used data from the Hospital Morbidity Database and the National Ambulatory Care Reporting System to determine the number of opioid poisoning hospitalizations and emergency department visits in Canada. Opioid poisoning hospitalizations have increased over the past 10 years, reaching 15.6 per 100 000 population in 2016/17. Emergency department visits due to opioid poisoning have also increased in Alberta and Ontario, the two provinces that collect emergency department data at the level of detail required for this analysis. These findings highlight the importance of pan- Canadian surveillance of opioid-related harms, as well as the need for evidence-based policies to help reduce these harms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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