Stepping up to the Canadian opioid crisis: a longitudinal analysis of the correlation between socioeconomic status and population rates of opioid-related mortality, hospitalization and emergency department visits (2000–2017)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: High levels of income inequality and increased opioid-related harm across Canada bring into question the role of socioeconomic status (SES) in the opioid epidemic. Only a few studies have examined this association, and most of those have analyzed this issue on a provincial level. This study examined the association between opioid-related health outcomes and SES, and investigated rate ratios over time. METHODS: Administrative databases were used to identify opioid-related mortality, hospitalization and emergency department visits between 2000 and 2017. Patient's postal code was linked to the quintile of median household income at the forward sortation area level. Crude rates and age- and sex-adjusted rates in each quintile were calculated, as well as the adjusted rate ratio of average annual rates between the lowest and highest quintiles. The significance of the time trend of rate ratios for all outcomes was examined using linear regression. RESULTS: A stepped gradient of opioid-related outcomes across all income quintiles emerged from these data. For mortality, hospitalization and emergency department visits, the average annual rate ratio between lowest quintile and highest quintile was 3.8, 4.3 and 4.9, respectively. These ratios were generally stable and consistent over the study period, albeit the opioid-related mortality SES gap decreased gradually (p < 0.01). CONCLUSION: Area income quintile was found to be highly associated with opioid outcomes. Psychosocial factors (stress, unemployment, housing insecurity) that are typically concentrated in low SES areas may play a significant role in the opioid epidemic. Health policies should address these factors in order to provide effective solutions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».