Tendances canadiennes en matière de mortalité liée aux opioïdes et d’invalidité découlant d’un trouble deconsommation d’opioïdes, à la lumière de l’Étude sur la charge mondiale de morbidité (1990-2014)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Plusieurs régions du Canada ont récemment connu de brusques hausses de surdoses d’opioïdes ainsi que des hospitalisations et des décès connexes. Cet article traite de la mortalité liée aux opioïdes et de l'invalidité découlant d'un trouble de consommation d’opioïdes au Canada entre 1990 et 2014, à la lumière des données de l’Étude sur la charge mondiale de morbidité (ÉCMM). Méthodologie Nous avons utilisé les données de l’ÉCMM pour décrire l'évolution (1990 à 2014) en matière de mortalité liée aux opioïdes et d’invalidité découlant d’un trouble de consommation d’opioïdes en calculant les années de vie ajustées du facteur invalidité (AVAI), les décès, les années de vie perdues (AVP) et les années vécues avec invalidité (AVI). Nous avons également comparé les taux d’AVP et d’AVAI pour 100 000 au Canada, aux États-Unis et dans d'autres régions. Résultats Le taux normalisé selon l’âge d’AVAI lié aux opioïdes au Canada était de 355,5 par 100 000 en 2014, soit un taux supérieur au taux mondial de 193,2 mais inférieur au taux de 767,9 aux États-Unis. Entre 1990 et 2014, le taux normalisé selon l’âge d’AVP attribuables aux opioïdes a augmenté de 142,2 % au Canada alors qu’il a diminué de 10,1 % à l’échelle mondiale. Les AVI ont contribué à une plus grande proportion du fardeau global lié aux opioïdes que les AVP, et ce, dans tous les groupes d’âge. La perte de santé a été plus importante chez les hommes que chez les femmes, et particulièrement marquée chez les 25 à 29 ans. Conclusion Le fardeau sur la santé dû à la mortalité liée aux opioïdes et à l’invalidité découlant d’un trouble de consommation d’opioïdes au Canada est important et s’est considérablement alourdi entre 1990 et 2014. Ces données révèlent la nécessité d’agir en santé publique, notamment par le renforcement de la surveillance des divers méfaits liés aux opioïdes.
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 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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».