The geography of overdose in British Columbia.
Notice bibliographique
Résumé
Illicit drug toxicity poisoning (overdose) continues to be a public health emergency in British Columbia (BC) with record high rates of illicit drug toxicity during the COVID-19 pandemic. In 2021, 2224 people died of overdose in BC with some of the highest rates recorded in rural and remote regions. Understanding the geographic variations in overdose mortality risk is necessary to avoid disproportionate risk resulting from service access inequity. Using novel linked administrative health data from the BC Provincial Overdose Cohort we estimated the odds of fatal overdose per event (2015 - 2018) using both conventional logistic regression and Generalized Additive Models (GAM). The results of GAM were mapped to identify spatial-temporal trends in the risk of fatal overdose. We found that the likelihood of fatal overdose was about 20% higher in rural areas than in large urban centers, with some regions reporting odds 50% higher than others. Temporal variations in fatal risk exhibit an increasing trend over the entire province. However, risks in the Interior and Northern BC increased earlier and faster. The results of this study demonstrate the importance of geography to health outcomes and suggest that rural and remote regions may lack harm reduction services to counteract the province-wide increase in illicit drug toxicity death.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».