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Enregistrement W2890106505 · doi:10.24095/hpcdp.38.9.06f

Aperçu - Que peuvent nous révéler les données des ambulanciers paramédicaux sur la crise des opioïdes au Canada?

2018· article· fr· W2890106505 sur OpenAlexaffvenueabout
T. Minh, Greg Furlong, Micah Rietschlin, Matthew Leÿenaar, Michael Nolan, Pierre Poirier, Brian Field, Wendy Thompson

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensInterDigital (Canada)McMaster UniversityCarleton UniversityAgriculture Environmental Renewal Canada (Canada)Public Health OntarioUniversity of TorontoPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La nature de la crise des opioïdes au Canada nécessite des sources de données supplémentaires aptes à dresser un portrait plus fidèle de l’épidémie, afin de fournir aux responsables en santé publique et aux décideurs une base de données probantes solide. Les données des ambulanciers paramédicaux sont un point d’accès aux collectivités où les surdoses surviennent. Les événements préhospitaliers et les circonstances entourant les surdoses d’opioïdes offrent des occasions uniques de recueillir des données probantes pouvant contribuer à la prévention, à la réduction des méfaits et aux efforts de promotion de la santé. À l’aide de données extraites du Service paramédic d’Ottawa (SPO), cette étude de validation de principe a démontré que les données d’intervention ambulancière paramédicale étaient utiles pour obtenir des renseignements épidémiologiques en temps quasi réel (personne, heure et lieu) sur l’épidémie d’opioïdes et pour évaluer les tendances ainsi que les possibilités d’élaborer des déclencheurs d’alerte. Entre janvier et juin 2017, le SPO a répondu à une moyenne de quatre appels liés aux opioïdes par semaine. À chaque fois, 0,5 mg de naloxone ont en moyenne été administrés. Pour la période à l’étude, les tendances linéaires montrent une faible augmentation des appels, non significative (p = 0,18). Le volume d’appels a augmenté entre le 16 et le 29 avril 2017. Selon les médias locaux, ce pic dans les interventions ambulancières paramédicales est attribuable à l’arrivée de fentanyl de qualité supérieure à Ottawa. Avec une validation plus poussée, ces données paramédicales pourraient potentiellement constituer une nouvelle source de données pour la surveillance des surdoses liées 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,171
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,171
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,010
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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