Fatal drug use in the COVID-19 pandemic response: Changing trends in drug-involved deaths before and after stay-at-home orders in Louisiana
Notice bibliographique
Résumé
The effect of disaster events on increasing drug-involved deaths has been clearly shown in previous literature. As the COVID-19 pandemic led to stay-at-home orders throughout the United States, there was a simultaneous spike in drug-involved deaths around the country. The landscape of a preexisting epidemic of drug-involved deaths in the United States is one which is not geographically homogenous. Given this unequal distribution of mortality, state-specific analysis of changing trends in drug use and drug-involved deaths is vital to inform both care for people who use drugs and local policy. An analysis of public health surveillance data from the state of Louisiana, both before and after the initial stay-at-home order of the COVID-19 pandemic, was used to determine the effect the pandemic may have had on the drug-involved deaths within this state. Using the linear regression analysis of total drug-involved deaths, as well as drug-specific subgroups, trends were measured based on quarterly (Qly) deaths. With the initial stay-at-home order as the change point, trends measured through quarter 1 (Q1) of 2020 were compared to trends measured from quarter 2 (Q2) of 2020 through quarter 3 (Q3) of 2021. The significantly increased rate of change in Qly drug-involved deaths, synthetic opioid-involved deaths, stimulant-involved deaths, and psychostimulant-involved deaths indicates a long-term change following the initial response to the COVID-19 pandemic. Changes in the delivery of mental health services, harm reduction services, medication for opioid use disorder (MOUD), treatment services, withdrawal management services, addiction counseling, shelters, housing, and food supplies further limited drug-involved prevention support, all of which were exacerbated by the new stress of living in a pandemic and economic uncertainty.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».