Aperçu - Que peuvent nous révéler les données des ambulanciers paramédicaux sur la crise des opioïdes au Canada? At-a-glance - What can paramedic data tell us about the opioid crisis in Canada?
Notice bibliographique
Résumé
The nature of Canada's opioid crisis necessitates additional data sources that can provide a more comprehensive picture of the epidemic, in order to provide public health officials and decision-makers with a robust evidence base. Paramedic data provide a conduit into the community where overdoses occur. Prehospital events and circumstances surrounding opioid-related overdoses provide unique opportunities to collect evidence that can contribute to prevention, harm reduction and health promotion efforts. Using data extracted from the Ottawa Paramedic Service (OPS), this proof-of-concept study demonstrated that paramedic response data were useful in providing near real-time epidemiological information (person, time and place) on the opioid epidemic and in assessing trends and opportunities to develop alert triggers. Between January and June 2017, the OPS responded to an average of four opioid-related calls each week. On average, 0.5 mg of naloxone was administered each time. For the study period, linear trends show a small but insignificant increase in calls (p = 0.18). A higher volume of calls occurred between April 16 and 29, 2017. According to local media reports, this spike in paramedic responses was due to the arrival of high-grade fentanyl in Ottawa. With further validation, paramedic data can potentially provide a novel data source to monitor opioid-related overdoses.RESUME: La nature de la crise des opioides au Canada necessite des sources de donnees supplementaires aptes a dresser un portrait plus fidele de l’epidemie, afin de fournir aux responsables en sante publique et aux decideurs une base de donnees probantes solide. Les donnees des ambulanciers paramedicaux sont un point d’acces aux collectivites ou les surdoses surviennent. Les evenements prehospitaliers et les circonstances entourant les surdoses d’opioides offrent des occasions uniques de recueillir des donnees probantes pouvant contribuer a la prevention, a la reduction des mefaits et aux efforts de promotion de la sante. A l’aide de donnees extraites du Service paramedic d’Ottawa (SPO), cette etude de validation de principe a demontre que les donnees d’intervention ambulanciere paramedicale etaient utiles pour obtenir des renseignements epidemiologiques en temps quasi reel (personne, heure et lieu) sur l’epidemie d’opioides et pour evaluer les tendances ainsi que les possibilites d’elaborer des declencheurs d’alerte. Entre janvier et juin 2017, le SPO a repondu a une moyenne de quatre appels lies aux opioides par semaine. A chaque fois, 0,5 mg de naloxone ont en moyenne ete administres. Pour la periode a l’etude, les tendances lineaires montrent une faible augmentation des appels, non significative (p = 0,18). Le volume d’appels a augmente entre le 16 et le 29 avril 2017. Selon les medias locaux, ce pic dans les interventions ambulancieres paramedicales est attribuable a l’arrivee de fentanyl de qualite superieure a Ottawa. Avec une validation plus poussee, ces donnees paramedicales pourraient potentiellement constituer une nouvelle source de donnees pour la surveillance des surdoses liees aux opioides.
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 | 0,016 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».