MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4284958104 · doi:10.24095/hpcdp.42.7.01

Sentinel surveillance of injuries and poisonings associated with cocaine and other substance use: results from the Canadian Hospitals Injury Reporting and Prevention Program (CHIRPP)

2022· article· en· W4284958104 sur OpenAlexaffvenueabout
Ithayavani Iynkkaran, Sarah Zutrauen, Sofiia Desiateryk, Ze Wang, Lina Ghandour, Steven McFaull, André Champagne, James Cheesman, T. Minh

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion and Chronic Disease Prevention in Canada · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueForensic Toxicology and Drug Analysis
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaHealth CanadaPublic Health OntarioUniversity of TorontoCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInjury preventionPoison controlCocaine useOccupational safety and healthEmergency departmentSuicide preventionEmergency medicineEnvironmental healthMedical emergencyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Consumption of cocaine can lead to numerous injuries and poisoning. However, only a limited number of studies have explored cocaine-related injuries. This study examined a wide range of injuries and poisonings related to cocaine only and in combination with other substances in Canada using sentinel surveillance data captured by the electronic Canadian Hospitals Injury Reporting and Prevention Program (eCHIRPP). METHODS: Injuries and poisonings related to the use of cocaine only or in combination with other substances were identified in the eCHIRPP database between January 2012 and December 2019 for all ages. Descriptive analyses were performed to investigate the distribution of demographic and injury characteristics in poisoning and injury records related to the use of cocaine only and in combination with other substances. Statistical analyses were conducted to find the proportion of cocaine-related injuries per 100000 eCHIRPP records. Cocaine-related injury trends were assessed using annual percent change (APC) Results: Cocaine-related injuries and poisonings were observed in 123 records per 100 000 eCHIRPP records. Of the 1482 patients who presented to emergency departments of CHIRPP sites with this type of injury or poisoning, the majority involved cocaine use in combination with one or more substances (80.0%; n = 1186), whereas cocaine-only use was the minority (20.0%; n = 296). Among all cocaine-related records, poisoning was the leading diagnosis (62.7%; n = 930) and most injuries and poisonings were unintentional (73.5%; n = 1090). Overall, the trend of cocaine-related eCHIRPP records for all age groups increased over the study period from 2012 to 2019 (APC [total] = 47.8%, p < 0.05). CONCLUSION: Our findings of a higher proportion of cocaine-related injuries and poisonings among adolescents and young adults, as well as the co-consumption of cocaine with other substances, demonstrate the importance of extensive surveillance of cocainerelated injuries and poisonings and the implementation of evidence-based public health interventions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth Promotion and Chronic Disease Prevention in CanadaMême sujetForensic Toxicology and Drug AnalysisTravaux en français237 207