Impact of acetaminophen product labelling changes in Canada on hospital admissions for accidental acetaminophen overdose: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> Accidental acetaminophen overdoses are associated with substantial morbidity and health care costs. In Canada, updated labelling standards were implemented in October 2009 and September 2016, with the intent of communicating risks of overdose and facilitating product identification and safe use, respectively. Full compliance with the 2016 standards was expected by March 2018. We sought to explore whether these changes affected rates of hospital admission for accidental acetaminophen overdose. <h3>Methods:</h3> We conducted a population-based study of hospital admissions for accidental acetaminophen overdose in 9 Canadian provinces and 3 Canadian territories between Apr. 1, 2004, and Mar. 31, 2020. We used interventional autoregressive integrated moving average (ARIMA) models to evaluate the impact of the updated labelling standards on rates of hospital admission for accidental acetaminophen overdose. In secondary analyses, we studied intensive care unit (ICU) admissions and hospital admissions for accidental acetaminophen overdose involving opioids. <h3>Results:</h3> Monthly rates of hospital admission for accidental acetaminophen overdose were essentially unchanged over the study period (0.21 and 0.22 cases per 100 000 population in April 2004 and March 2020, respectively). We found no association between changing labelling standards and trends in rates of hospital admission for accidental acetaminophen overdose (October 2009 <i>p</i> = 0.2, September 2016 <i>p</i> = 0.7 and March 2018 <i>p</i> = 0.2). Similarly, labelling changes did not have an impact on admissions involving ICU admission and concomitant opioid poisoning. <h3>Interpretation:</h3> Modifications to product labels did not reduce the rate of acetaminophen-related harm. Additional measures to reduce the burden of accidental acetaminophen overdose are required.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».