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Enregistrement W4307300331 · doi:10.23889/ijpds.v7i1.1708

Using Linked Data to Identify Pathways of Reporting Overdose Events in British Columbia, 2015 - 2017

2022· article· en· W4307300331 sur OpenAlexafffundabout
Eva Graham, Bin Zhao, Mallory Flynn, Paul Gustafson, Michael A. Irvine, Amanda Slaunwhite, Heather Orpana, Margot Kuo, Laura MacDougall

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of British ColumbiaBC Centre for Disease ControlPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Health, British Columbia
Mots-clésMedicineDrug overdoseEmergency departmentCohortHealth careMedical emergencyCohort studyEmergency medicinePublic healthOpioid overdoseFamily medicinePoison controlPsychiatryNursingOpioid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Overdose events related to illicit opioids and other substances are a public health crisis in Canada. The BC Provincial Overdose Cohort is a collection of linked datasets identifying drug-related toxicity events, including death, ambulance, emergency room, hospital, and physician records. The datasets were brought together to understand factors associated with drug-related overdose and can also provide information on pathways of care among people who experience an overdose. Objectives: To describe pathways of recorded healthcare use for overdose events in British Columbia, Canada and discrepancies between data sources. Methods: Using the BC Provincial Overdose Cohort spanning 2015 to 2017, we examined pathways of recorded health care use for overdose through the framework of an injury reporting pyramid. We also explored differences in event capture between linked datasets. Results: In the cohort, a total of 34,113 fatal and non-fatal overdose events were identified. A total of 3,056 people died of overdose. Nearly 80% of these deaths occurred among those with no contact with the healthcare system. The majority of events with healthcare records included contact with EHS services (72%), while 39% were seen in the ED and only 7% were hospitalized. Pathways of care from EHS services to ED and hospitalization were generally observed. However, not all ED visits had an associated EHS record and some hospitalizations following an ED visit were for other health issues. Conclusions: These findings emphasize the importance of accessing timely healthcare for people experiencing overdose. These findings can be applied to understanding pathways of care for people who experience overdose events and estimating the total burden of healthcare-attended overdose events. Highlights: In British Columbia, Canada:Multiple sources of linked administrative health data were leveraged to understand recorded healthcare use among people with fatal and non-fatal overdose eventsThe majority of fatal overdose events occurred with no contact with the healthcare system and only appear in mortality dataMany non-fatal overdose events were captured in data from emergency health services, emergency departments, and hospital recordsAccessing timely healthcare services is critical for people experiencing overdose.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,020
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,263
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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