Modelling the combined impact of interventions in averting deaths during a synthetic‐opioid overdose epidemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: The province of British Columbia (BC) Canada has experienced a rapid increase in illicit drug overdoses and deaths during the last 4 years, with a provincial emergency declared in April 2016. These deaths have been driven primarily by the introduction of synthetic opioids into the illicit opioid supply. This study aimed to measure the combined impact of large-scale opioid overdose interventions implemented in BC between April 2016 and December 2017 on the number of deaths averted. DESIGN: We expanded on the mathematical modelling methodology of our previous study to construct a Bayesian hierarchical latent Markov process model to estimate monthly overdose and overdose-death risk, along with the impact of interventions. SETTING AND CASES: Overdose events and overdose-related deaths in BC from January 2012 to December 2017. INTERVENTIONS: The interventions considered were take-home naloxone kits, overdose prevention/supervised consumption sites and opioid agonist therapy MEASUREMENTS: Counterfactual simulations were performed with the fitted model to estimate the number of death events averted for each intervention and in combination. FINDINGS: Between April 2016 and December 2017, BC observed 2177 overdose deaths (77% fentanyl-detected). During the same period, an estimated 3030 (2900-3240) death events were averted by all interventions combined. In isolation, 1580 (1480-1740) were averted by take-home naloxone, 230 (160-350) by overdose prevention services and 590 (510-720) were averted by opioid agonist therapy. CONCLUSIONS: A combined intervention approach has been effective in averting overdose deaths during British Columbia's opioid overdose crisis in the period since declaration of a public health emergency (April 2016-December 2017). However, the absolute numbers of overdose deaths have not changed.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».