Exploring the contextual risk factors and characteristics of individuals who died from the acute toxic effects of opioids and other illegal substances: listening to the coroner and medical examiner voice
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Substance-related acute toxicity deaths continue to be a serious public health concern in Canada. This study explored coroner and medical examiner (C/ME)perspectives of contextual risk factors and characteristics associated with deaths from acute toxic effects of opioids and other illegal substances in Canada. METHODS: In-depth interviews were conducted with 36 C/MEs in eight provinces and territories between December 2017 and February 2018. Interview audio recordings were transcribed and coded for key themes using thematic analysis. RESULTS: Four themes described the perspectives of C/MEs: (1) Who is experiencing a substance-related acute toxicity death?; (2) Who is present at the time of death?; (3) Why are people experiencing an acute toxicity death?; (4) What are the social contextual factors contributing to deaths? Deaths crossed demographic and socioeconomic groups and included people who used substances on occasion, chronically, or for the first time. Using alone presents risk, while using in the presence of others can also contribute to risk if others are unable or unprepared to respond. People who died from a substance-related acute toxicity often had one or more contextual risk factors: contaminated substances, history of substance use, history of chronic pain and decreased tolerance. Social contextual factors contributing to deaths included diagnosed or undiagnosed mental illness, stigma, lack of support and lack of follow-up from health care. CONCLUSION: Findings revealed contextual factors and characteristics associated with substance-related acute toxicity deaths that contribute to a better understanding of the circumstances surrounding these deaths across Canada and that can inform targeted prevention and intervention efforts.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».