Comparison of Crude Population-Level Indicators of Opioid Use and Related Harm in New Zealand and Ontario (Canada)
Notice bibliographique
Résumé
North America and select other Commonwealth jurisdictions have been experiencing unprecedented opioid epidemics characterized by excessive and persistently high levels of opioid misuse, morbidity and mortality, and related disease burden. Recent discussions have considered whether New Zealand might undergo or needs to expect a similar 'opioid crisis'. Towards further informing these considerations, we examine and compare essential, publicly available indicators of opioid utilization and harms (mortality) from New Zealand and the Canadian province of Ontario, due to the fact that both operate public health care systems in similar socio-cultural settings. We find that the two jurisdictions have featured vastly different population levels of opioid exposure, opioid consumption patterns (e.g., high-dose/long-term/high-risk prescribing) known as key predictors of adverse outcomes, and levels of opioid mortality as evidenced by concrete epidemiological indicators and data. Specifically for opioid-related death rates, these were already approximately threefold higher in Ontario compared to New Zealand based on most recent comparison data (e.g., 2012); these differentials have likely further grown more recently given major and distinct changes in population-level opioid exposure and risks, and subsequent opioid-related deaths since then in Ontario. Based on the present data and related evidence, New Zealand does not seem to need to anticipate an opioid mortality epidemic similar to that experienced in North America; however, it would be of interest to establish more comprehensive and timely surveillance of key system-level indicators of opioid use and harms as are standard in North America. As such, this inter-jurisdictional comparison makes for a case study in starkly contrasting scenarios of opioid use and harms, the drivers behind which deserve further systematic examination.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».