Notice bibliographique
Résumé
Illicit opioid overdose deaths in British Columbia have increased five folds since 2012. Previous studies have identified potential factors that may affect the distribution of fatal and nonfatal overdose risks, such as socioeconomic status, stigma, and access to health care services. Most of these factors affect rural and urban areas differently, and I hypothesize that fatal/nonfatal overdose risks could be higher in rural areas than in urban areas because rural communities are often disadvantaged concerning these factors. The presence of rural-urban differences in overdose risks was confirmed by modelling the recurrent overdose rate and odds of fatal overdose per event for British Columbians who had at least one overdose between Jan 2015 and Dec 2018 with Poisson and logistic regression methods. Spatial variations in these two measures were then estimated using Generalized Additive Models; the results are mapped to identify communities and regions with the highest risk of fatal overdose. Long-term survival after a first overdose event was also investigated using Cox proportional hazard models under a multi-state framework that conceptualized overdose risk relative to Opioid Agonist Therapy (OAT) event history. On the one hand, the results suggest that the hypothesis was verified in terms of fatal risk per event; healthcare access, namely living close to harm reduction sites, seemed to reduce the likelihood of overdose death, which is consistent with previous findings. However, communities or regions without harm reduction sites had higher fatal risks than other places. On the other hand, the hypothesis was not justified (i.e., the risk of fatal overdose did not vary spatially) in the long term. Overdose survival was highly related to receiving OAT. Even though service access is limited in rural communities, people in these areas were more likely to have received OAT resulting in no significant difference in survival probability over space.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».