Opioid-Related Deaths in Eastern Ontario from 2011 to 2016
Notice bibliographique
Résumé
There has been a growing opioid crisis in the United States and Canada. The aim of this study was to analyze trends in opioid-related deaths from the Eastern Ontario Regional Forensic Pathology Unit so that prevention strategies for these deaths can be developed. The analyses included examining the opioids involved and demographic characteristics of the individuals in these deaths so that possible risk factors for opioid-related deaths could be identified. A retrospective cross-sectional analysis of the full autopsy and toxicology data between 2011 and 2016 was conducted. Trends regarding the opioids involved in the death, all opioids reported in the toxicology reports and certain nonopioid drugs reported in the toxicology reports were examined. The distribution of opioid-related death by age-group and manner of death was also conducted. Two hundred seventy-four opioid-related deaths met the inclusion criteria and were examined. The majority of individuals overdosing were male. The most frequent age range for opioid-related deaths was 45 to 54 years with increasing deaths among individuals aged 55 years and older over the period studied. Fentanyl was responsible for most deaths overall when single or multiple opioids were involved. However, hydromorphone involvement was the only opioid to have a statistically significant increase over the time period. Analysis of nonopioid-related drugs revealed extensive use of antidepressants, benzodiazepines, and their metabolites. Accident was the most common manner of death throughout all age groups except for those aged 65 years or older, where suicide was most common.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».