MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4320486896 · doi:10.24095/hpcdp.43.2.01

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

2023· article· en· W4320486896 sur OpenAlexafffundvenueabout
Tamara Thompson, Jenny Rotondo, Aganeta Enns, Jennifer Leason, Jessica Halverson, Dirk Huyer, Margot Kuo, Lisa Lapointe, Jennifer May‐Hadford, Heather Orpana

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion and Chronic Disease Prevention in Canada · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of OttawaOffice of the Chief Medical ExaminerUniversity of CalgaryPublic Health Agency of CanadaWestern University
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésCoronerMedicineThematic analysisSocioeconomic statusPsychiatryInjury preventionFamily medicinePoison controlEnvironmental healthPopulationQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil0,667

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0130,006
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth Promotion and Chronic Disease Prevention in CanadaMême sujetOpioid Use Disorder TreatmentTravaux en français237 207