Correlations between opioid mortality increases related to illicit/synthetic opioids and reductions of medical opioid dispensing - exploratory analyses from Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: North America has been experiencing a persistent epidemic of opioid-related overdose mortality, which has increasingly been driven by fatalities from illicit, toxic opioids in most recent years. Patterns of synthetic opioid availability and related mortality are heterogeneous across Canada, and differing explanations exist as to their differentiated proliferation. We examined the perspective that heterogeneous province-based variations in prescription opioid availability, facilitated by various control strategies, post-2010 may have created regionally differential supply gaps for non-medical opioid use substituted by synthetic opioid products with differential impacts on mortality risks and outcomes in Canada. METHODS: We examined annual, prescription opioid dispensing rates and changes in the ten Canadian provinces (for the periods of 1) 2011-2018, 2) 'peak-year'-to-2018) in Defined Daily Doses/1000 population/day, derived from data from a large representative, stratified sample of community pharmacies projected to a Canada total. Annual, provincial opioid-related mortality rates and changes for years 2016-2018 were calculated from federal data. We computed correlation values (Pearson's R) between respective province-based change rates for prescription opioid dispensing and opioid-related mortality for the two over-time scenarios. RESULTS: All but one province featured reductions in prescription opioid dispensing 2011-2018; seven of the ten provinces had increases in opioid mortality 2016-2018. The correlation between changes in opioid dispensing (2011-2018) and in opioid-mortality (2016-2018) was r = 0.63 (df = 8, p-value: 0.05); the correlation was r = 0.57 (df = 8, p-value: 0.09) for changes in opioid dispensing 'peak year'-to-2018, respectively. CONCLUSIONS: Quasi-significant results indicate that recent increases in opioid-related deaths driven by illicit, synthetic opioids tended to be larger in provinces where reductions in prescription opioid availability have been more extensive. It is a plausible explanation that these reductions created supply gaps for non-medical opioid use increasingly filled by illicit, synthetic opioids differentially contributing to opioid-related deaths, generating un-intended adverse effects for previous interventions. General prevention measures to reduce opioid availability, and targeted prevention for at-risk opioid users exposed to toxic drug supply may be include counteractive effects and require coordinated reconciliation.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».