Comparing Practices Used in Overdose Fatality Review Teams to Recommended Implementation Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Overdose fatality review teams are a public health and public safety collaboration that reviews fatality cases using a multidisciplinary team to provide recommendations for overdose prevention. No research exists on the case review practices currently being used in these programs. DESIGN: We administered a cross-sectional survey measuring case review practices and perceptions to a convenience sample of overdose fatality review teams. SETTING: We administered the online survey to participants at a national virtual forum on overdose fatality review. PARTICIPANTS: In this study, we examined 30 county-level overdose fatality review teams from 6 states who completed the survey. MAIN OUTCOME MEASURES: We developed measures of case review practices from an overdose fatality review implementation guide. We provided descriptive statistics on the survey items used to measure these practices and examined how practice uptake varied by overdose fatality review team characteristics. RESULTS: Most overdose fatality review teams had adequate representation and membership, but none adhered to all of the practices measured from the implementation guide. The largest gap was in perceived effectiveness and implementation of case review recommendations. In addition, teams that had been reviewing cases for longer reported more adherence to recommended practices. CONCLUSIONS: Overdose fatality case review is a collaboration between local public health and public safety agencies that holds great promise. However, these teams will require additional training and technical assistance with local community support to ensure that recommendations are actionable.
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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 | 0,058 | 0,242 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».