Opioid-related deaths in Kingston, Frontenac, Lennox and Addington in Ontario, Canada: the shadow epidemic
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In the Kingston, Frontenac, Lennox and Addington (KFL&A) health unit, opioid overdoses are an important preventable cause of death. The KFL&A region differs from larger urban centres in its size and culture; the current overdose literature that is focussed on these larger areas is less well suited to aid in understanding the context within which overdoses take place in smaller regions. This study characterized opioidrelated mortality in KFL&A, to enhance understanding of opioid overdoses in these smaller communities. METHODS: We analyzed opioid-related deaths that occurred in the KFL&A region between May 2017 and June 2021. Descriptive analyses (number and percentage) were performed on factors conceptually relevant in understanding the issue, including clinical and demographic variables, as well as substances involved, locations of deaths and whether substances were used while alone. RESULTS: A total of 135 people died of opioid overdose. The mean age was 42 years, and most participants were White (94.8%) and male (71.1%). Decedents often had the following characteristics: being currently or previously incarcerated; using substances alone; not using opioid substitution therapy; and having a prior diagnosis of anxiety and depression. CONCLUSION: Specific characteristics such as incarceration, using alone and not using opioid substitution therapy were represented in our sample of people who died of an opioid overdose in the KFL&A region. A robust approach to decreasing opioid-related harm integrating telehealth, technology and progressive policies including providing a safe supply would assist in supporting people who use opioids and in preventing deaths.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».