Characteristics of Opioid-Related Deaths in Ontario, Canada: Leveraging the Drug and Drug/Alcohol Related Death (DDARD) Database
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionReview of post-mortem toxicological results is the gold standard for identifying whether a death is opioid-related. The Drug and Drug/Alcohol Related Death (DDARD) database contains abstracted information from the Office of the Chief Coroner of Ontario, for all opioid-related deaths that occurred in Ontario, Canada between 1991 and 2016.
 Objectives and ApproachThe DDARD, which contains manner of death and drug concentrations from post-mortem toxicology results for opioids-related deaths in Ontario, was linked to the data repository housed at ICES. The objective of this project was to examine demographic characteristics and the type of opioid contributing to opioid-related deaths in FY2015/16. Individuals identified within DDARD who died from an opioid-related cause were linked to demographic, hospitalization and prescription drug databases to report on age, gender, neighbourhood income quintile, past health services utilization for opioid-toxicity, alcohol use disorders (AUD), mental health emergency department (ED) visits, and opioid(s) present at time of death.
 ResultsWe identified 737 opioid-related deaths in FY2015/16, the majority of which involved men (n=497; 67.4%), those living in lower socioeconomic status areas (n=395; 53.6%), and those residing in urban regions (n=655; 88.9%). Nearly half (n=325; 44.1%) of opioid-related deaths occurred among those aged 45 to 65 years. We found 9.5% (n=70) of individuals had a previous hospital visit for opioid toxicity, 25.4% (n=187) had previously diagnosed AUD, and 42.5% (n=313) had a previous mental health ED visit. Overall, 250 (33.9%) individuals had an active opioid prescription at time of death with oxycodone (n=92; 36.8%) the most commonly dispensed. Among those who didn’t have an active opioid prescription at time of death (n=484; 66%), fentanyl (n=184; 37.8%) was the most commonly found opioid on post-mortem toxicology.
 Conclusion/ImplicationsThis project demonstrates how data obtained through chart abstractions can be used to enhance existing administrative health datasets. Given the concern around the safety of opioids, it is important to examine the characteristics and type of opioid(s) involved at time of opioid-related death in order to develop targeted preventative strategies.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».