Overdose escalation and the pandemic: An urgent reminder to innovate Canada’s response to the opioid epidemic
Notice bibliographique
Résumé
A ‘dual crisis’ situation in Canada has gained more attention in the past two months, as deaths by overdose have reached record highs within the context of the COVID-19 pandemic overtaking the opioid epidemic. Given the already dire state of the prevailing overdose crisis (with no sustainable gains in improving mortality rates despite being declared a national emergency in 2016, expanded harm reduction and access to treatment), this acute spike is an urgent reminder of the unsustainability of the current system, in this case demonstrated by its inability to withstand stress. Under this premise, this article reviews recent literature on possible factors contributing to the present surge in overdoses, with the aim of identifying pre-existing systemic issues exacerbated in the past months of pandemic response. Sociopolitical issues were found to be most contributory; specifically, legal restrictions to innovative, evidence-based approaches to harm reduction (i.e. “safe supply” programs and decriminalization of drug use) based in stigmatizing attitudes. An overview of potential ways these issues may be addressed by innovative initiatives (both current and proposed) is included. Advocacy leading to prompt expansion of such interventions may help address the alarming rise in opioid-related mortality during the COVID-19 pandemic and promote a more progressive and sustainable approach to the overdose crisis.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».