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Enregistrement W2891369073 · doi:10.24095/hpcdp.38.9.04f

Habitudes d'utilisation des soins de santé chez les personnes ayant fait une surdose de drogues illicites : analyse descriptivefondée sur la Cohorte provinciale des victimes de surdoses de la Colombie-Britannique

2018· article· fr· W2891369073 sur OpenAlexaffvenueabout
Michael Otterstatter, Alexis Crabtree, Sabina Dobrer, Brooke Kinniburgh, Salman Klar, Anthony Leamon, Jennifer May‐Hadford, Christopher P. Mill, Mina Park, Andrew W. Tu, Lü Zheng

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensIsland HealthPublic Health Agency of CanadaFraser HealthBC Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistère de la Santé
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction La Colombie-Britannique (C.-B.) a déclaré un état d'urgence en santé publique en avril 2016 en réaction à une augmentation rapide du nombre de décès par surdose. Une meilleure compréhension de l'utilisation des soins de santé est nécessaire pour guider les stratégies de prévention pour les personnes qui font une surdose de drogues illicites. Méthodologie La cohorte provinciale des victimes de surdoses comprend des données administratives couplées sur l'utilisation des soins de santé par les personnes qui ont été victimes d'une surdose de drogues illicites en Colombie-Britannique entre le 1er janvier 2015 et le 30 novembre 2016. Les cas de surdose ont été relevés à l'aide de données provenant des services ambulanciers, des enquêtes des coroners, des appels aux centres antipoison et des dossiers administratifs des hôpitaux, des services d'urgence et des médecins. Au total, 10 455 cas de surdose ont été recensés et comparés à 52 275 témoins appariés selon l'âge, le sexe et la zone de résidence en vue d'une analyse descriptive de l'utilisation des soins de santé. Résultats Les deux tiers (66 %) des cas de surdose concernaient des hommes, et environ la moitié (49 %) les 20 à 39 ans. Plus de la moitié des cas (54 %) se sont rendus au service d'urgence, et environ le quart (26 %) ont été admis à l'hôpital au cours de l'année précédant la surdose, comparativement à respectivement 17 % et 9 % des témoins. Cependant, près d'un cinquième (19 %) des cas ont été enregistrés comme ayant quitté le service d'urgence sans avoir été vus par le médecin ou contre son avis. Des proportions élevées de cas (75 %) et de témoins (72 %) ont consulté un médecin en milieu communautaire. La consommation de substances et des problèmes en santé mentale ont été les diagnostics les plus courants chez les personnes qui ont fait une surdose. Conclusion Les personnes qui ont fait une surdose ont souvent eu accès au système de soins de santé au cours de l'année précédant la surdose. Compte tenu de ces taux élevés d'utilisation des soins de santé, on pourrait peut-être repérer les personnes à risque avant qu'elles ne fassent de surdose et les aiguiller vers des programmes ciblés et des interventions fondées sur des données probantes. Il est prévu d'utiliser la cohorte provinciale des victimes de surdoses de la Colombie-Britannique pour déterminer les facteurs de risque relatifs aux surdoses et aux décès par surdose.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,925

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,291
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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