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Enregistrement W4284978015 · doi:10.24095/hpcdp.42.7.01f

Surveillance sentinelle des blessures et des intoxications liées à la consommation de cocaïne et d’autres substances : résultats du Système canadien hospitalier d’information et de recherche en prévention des traumatismes (SCHIRPT)

2022· article· fr· W4284978015 sur OpenAlexaffvenueabout
Ithayavani Iynkkaran, Sarah Zutrauen, Sofiia Desiateryk, Ze Wang, Lina Ghandour, Steven McFaull, André Champagne, James Cheesman, T. Minh

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2022
Typearticle
Languefr
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueForensic Toxicology and Drug Analysis
Établissements canadiensPublic Health OntarioPublic Health Agency of CanadaCommunications Security EstablishmentHealth CanadaUniversity of TorontoCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesCocaPolitical sciencePhilosophyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Si la consommation de cocaïne est à l’origine de nombreuses blessures et intoxications, seul un nombre limité d’études a porté sur les blessures liées à la cocaïne. Cette étude a permis d’analyser un large éventail de blessures et d’intoxications liées à la consommation de cocaïne seule et en combinaison avec d’autres substances au Canada,à l’aide des données de surveillance sentinelle saisies dans la plateforme électronique du Système canadien hospitalier d’information et de recherche en prévention des traumatismes (eSCHIRPT). Méthodologie Nous avons extrait les dossiers correspondant aux blessures et aux intoxications liées à la consommation de cocaïne, seule ou en combinaison avec d’autres substances, saisis dans la base de données de l’eSCHIRPT entre janvier 2012 et décembre 2019 pour tous les groupes d’âge. Nous avons effectué des analyses descriptives afin d’obtenir la répartition des caractéristiques des patients et des blessures au sein des dossiers mentionnant des intoxications et des blessures liées à la consommation de cocaïne seule ou en combinaison avec d’autres substances. Nous avons réalisé des analyses statistiques afin de déterminer la proportion de blessures liées à la cocaïne pour 100 000 dossiers consignés dans l’eSCHIRPT. Nous avons évalué les tendances relatives aux blessures liées à la cocaïne en utilisant la variation annuelle en pourcentage (VAP). Résultats Des blessures et des intoxications liées à la cocaïne ont été signalées dans 123 dossiers pour 100 000 dossiers consignés dans l’eSCHIRPT. Des 1 482 patients qui se sont présentés aux urgences des établissements participant au SCHIRPT en lien avec ce type de blessure ou d’intoxication, la majorité avaient consommé de la cocaïne en combinaison avec une ou plusieurs substances (80,0 %; n = 1 186) plutôt que de la cocaïne seule (20,0 %; n = 296). Sur l’ensemble des dossiers associés à la cocaïne, l’intoxication était le diagnostic le plus fréquent (62,7 %; n = 930) et la plupart des blessures et des intoxications étaient non intentionnelles (73,5 %; n = 1 090). Globalement, les déclarations d’incidents relatifs à la cocaïne ont connu une hausse dans l’eSCHIRPT pour tous les groupes d’âge (VAP [total] = 47,8 %, p < 0,05) au cours de la période à l’étude (2012­2019). Conclusion La proportion plus importante de blessures et d’intoxications liées à la cocaïne chez les adolescents et les jeunes adultes ainsi que la consommation simultanée de cocaïne et d’autres substances révélées par notre étude témoignent de l’importance de procéder à une surveillance exhaustive des blessures et des intoxications liées à la cocaïne ainsi qu’à des interventions de santé publique fondées sur des données probantes

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
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 enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil0,829

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,347 · 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

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