Incidence des méfaits liés à une consommation de substances sur les hospitalisations pour blessures au Canada, 2010-2020
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Les blessures demeurent l’une des principales causes de décès et contribuent de manière significative aux hospitalisations chaque année au Canada. La consommation de substances a été associée à une augmentation des blessures intentionnelles et non intentionnelles, conduisant à des hospitalisations. Cette étude analyse les tendances concernant les hospitalisations pour blessures avec diagnostic concomitant de consommation de substances afin de quantifier le fardeau des blessures et de cerner les populations à risque. Méthodologie Nous avons analysé les données de la Base de données sur les congés des patients entre 2010-2011 et 2020-2021 pour obtenir des renseignements cliniques et démographiques sur les congés d’hôpital au Canada. Nous avons utilisé les codes de la CIM-10 afin de repérer les hospitalisations pour blessures associées à un code de diagnostic concomitant de consommation de substances, en fonction de l’intentionnalité de la blessure et du type de substance. Nous avons calculé les taux, proportions, taux par âge et taux standardisés pour l’âge, nous avons quantifié les tendances au moyen de la variation annuelle moyenne en pourcentage et nous avons ventilé les résultats par sexe et par groupe d’âge. Résultats Entre 2010-2011 et 2020-2021, les blessures non intentionnelles ont été en cause dans plus de la moitié des hospitalisations pour blessures associées à une consommation de substances. Les blessures associées à une consommation de substances ont été responsables de 12 % du nombre total d’hospitalisations pour blessures au cours de cette période. Dans l’ensemble, les hospitalisations pour blessures associées à une consommation concomitante de stimulants, d’opioïdes, de cannabinoïdes et d’alcool ont augmenté considérablement chez les hommes et chez les femmes. Les hospitalisations pour blessures non intentionnelles associées à une consommation de substances ont été plus fréquentes plus tard dans la vie, tandis que les hospitalisations pour blessures intentionnelles associées à une consommation de substances ont été plus fréquentes chez les adolescents et les jeunes adultes. Conclusion Ces résultats font ressortir les principaux groupes démographiques affichant des taux élevés d’hospitalisations pour blessures associées à une consommation de substances qui bénéficieraient d’efforts de prévention ciblés.
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 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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».