Correlations between Changes in Medical Opioid Dispensing and Contributions of Fentanyl to Opioid-Related Overdose Fatalities: Exploratory Analyses from Canada
Notice bibliographique
Résumé
Canada is experiencing an epidemic of opioid-related mortality, with increasing yet heterogeneous fatality patterns from illicit/synthetic (e.g., fentanyl) opioids. The present study examined whether differential provincial reductions in medical opioid dispensing following restrictive regulations (post-2010) were associated with differential contributions of fentanyl to opioid mortality. Annual provincial opioid dispensing totals in defined daily doses/1000 population/day, and change rates in opioid dispensing for the 10 provinces for (1) 2011–2018 and (2) “peak-year” to 2018 were derived from a pan-Canadian pharmacy-based dispensing panel. Provincial contribution rates of fentanyl to opioid-related mortality (2016–2019) were averaged. Correlation values (Pearson’s R) between provincial changes in opioid dispensing and the relative fentanyl contributions to mortality were computed for the two scenarios. The correlation between province-based changes in opioid dispensing (2011–2018) and the relative contribution of fentanyl to total opioid deaths (2016–2019) was −0.70 (t = 2.75; df = 8; p = 0.03); the corresponding correlation for opioid dispensing changes (“peak-year” to 2018) was −0.59 (t = −2.06; df = 8; p = 0.07). Provincial reductions in medical opioid dispensing indicated (near-)significant correlations with fentanyl contribution rates to opioid-related death totals. Differential reductions in pharmaceutical opioid availability may have created supply voids for nonmedical use, substituted with synthetic/toxic (e.g., fentanyl) opioids and leading to accelerated opioid mortality. Implications of these possible unintended adverse consequences warrant consideration for public health policy.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».