Mortalité par suicide et par intoxication aux drogues ou aux médicaments dans la première année de la pandémie de COVID-19 : utilisation des données des médecins légistes à des fins de santé publique en Nouvelle-Écosse
Notice bibliographique
Résumé
Introduction La pandémie de COVID-19 et les mesures prises par les instances gouvernementales ont soulevé des inquiétudes quant à la possibilité d’une hausse de la mortalité par suicide et par intoxication aux drogues ou aux médicaments, en raison de l’exacerbation des maladies mentales, des problèmes économiques, des changements dans l’approvisionnement en drogues et en médicaments, de la capacité à accéder aux services de réduction des méfaits et de divers autres facteurs. Méthodes Nous avons obtenu nos données du Service de médecin légiste de la Nouvelle Écosse. Nous avons élaboré des définitions de cas et nous en avons évalué les caractéristiques de performance. Nous avons modélisé les tendances des décès mensuels par suicide et par intoxication aux drogues ou aux médicaments avant la pandémie et nous avons comparé le nombre de décès observé durant l’année de la pandémie aux prévisions. Résultats Il y a eu une diminution importante des décès par suicide au cours de la première année de la pandémie de COVID-19 en Nouvelle-Écosse, avec environ 21 décès par suicide non liés à une intoxication aux drogues ou aux médicaments de moins que prévu entre mars 2020 et février 2021 (rapport de risque = 0,82). Aucun changement n’a été observé en matière de mortalité par intoxication aux drogues ou aux médicaments. Les définitions de cas ont été appliquées avec succès aux déclarations rédigées librement sur les causes de décès et aux cas où la cause et la nature du décès faisaient toujours l’objet d’une enquête. Conclusion Il est possible de mettre en œuvre des processus de classification des cas et de suivi en collaboration avec les médecins légistes et les coroners pour que les autorités de santé publique puissent surveiller en continu et le plus rapidement possible la mortalité par suicide et par intoxication aux drogues ou aux médicaments. Les médecins légistes et les coroners étant les gardiens d’une foule de données utilisables pour prévenir d’autres décès, il est temps de mobiliser ces systèmes dans les suivis par la santé publique.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,016 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».