Development and characteristics of the Provincial Overdose Cohort in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: British Columbia (BC), Canada declared a public health emergency in April 2016 for opioid overdose. Comprehensive data was needed to identify risk factors, inform interventions, and evaluate response actions. We describe the development of an overdose cohort, including linkage strategy, case definitions, and data governance model, and present the resulting characteristics, including data linkage yields and case overlap among data sources. METHODS: Overdose events from hospital admissions, physician visits, poison centre and ambulance calls, emergency department visits, and coroner's data were grouped into episodes if records were present in multiple sources. A minimum of five years of universal health care records (all prescription dispensations, fee-for-service physician billings, emergency department visits and hospitalizations) were appended for each individual. A 20% random sample of BC residents and a 1:5 matched case-control set were generated. Consultation and prioritization ensured analysts worked to address questions to directly inform public health actions. RESULTS: 10,456 individuals suffered 14,292 overdoses from January 1, 2015 to Nov 30, 2016. Only 28% of overdose events were found in more than one dataset with the unique contribution of cases highest from ambulance records (32%). Compared with fatal overdoses, non-fatal events more often involved females, younger individuals (20 to 29 years) and those 60 or older. In 78% of illegal drug deaths, there was no associated ambulance response. In the year prior to first recorded overdose, 60% of individuals had at least one ED visit, 31% at least one hospital admission, 80% at least one physician visit, and 87% had filled at least one prescription in a community pharmacy. CONCLUSION: While resource-intensive to establish, a linked cohort is useful for characterizing the full extent of the epidemic, defining sub-populations at risk, and patterns of contact with the health system. Overdose studies in other jurisdictions should consider the inclusion of multiple data sources.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».