Provincial Overdose Cohort: Population Data Linkage During an Overdose Crisis
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionIn 2016, the Provincial Overdose Cohort (ODC) was created following the declaration of the public health emergency in British Columbia (BC), Canada. The ODC is a set of longitudinal and linked administrative data which identifies illicit drug-related overdose events, including death, ambulance, emergency room, hospital, physician, and prescription drug records. Objectives and ApproachThe ODC was developed to better understand factors associated with overdose in order to support response activities, prevent overdose deaths, and identify trends and opportunities for interventions. Person-level linkages were conducted using provincial health insurance and health history data; socio-economic information, mental and physical illness diagnoses, and corrections history were also appended. The ODC currently includes people who have had a drug-related overdose between January 1 st 2015 and December 31 st 2017 as well as a 20% random sample of the general population. ResultsThe ODC contains 36,576 overdose episodes and 23,161 people who have a drug-related overdose between January 1 st , 2015 and December 31 st 2017. Of the 23,161 people, 3,604 (15.6%) had a fatal overdose and 19,557 (84.4%) had a non-fatal overdose. 49.9% of people in BC who had an overdose were 20-39 years of age and 67.4% were males. From 2015 to 2017, the proportion of people experiencing 3 or more overdoses a year increased from 3.6% to 8.7%, respectively. There were an increasing number of fatal and non-fatal drug-related overdoses in BC during this time period. Conclusion / ImplicationsLarge population data linkages can be invaluable tools during a public health emergency. Collaborative partnerships and a shared data governance across jurisdictions was central in building the ODC and understanding how various social determinants of health impact risk of overdose among people who use drugs.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».