Association between illicit drug overdose and encephalopathy in British Columbia, Canada: A cross-sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In the context of the drug poisoning (overdose) crisis in British Columbia (BC), Canada, measuring the co-occurrence of encephalopathy and overdose is challenging due to lack of standardized screening. We aimed to estimate the prevalence of encephalopathy among people who experienced a drug poisoning event and examine the association between drug poisoning and encephalopathy.Methods Using a 20% random sample of BC residents from administrative health data, we conducted a cross-sectional analysis. Drug poisoning events were identified using the Provincial Overdose Cohort definition and encephalopathy was identified using ICD codes from hospitalization, emergency department, and primary care records between January 1st 2015 and December 31st 2019. Unadjusted and adjusted log-binomial regression models were employed to estimate the risk of encephalopathy among people who had a drug poisoning event compared to people who did not experience a drug poisoning event.Results Among people with encephalopathy, 14.6% (n = 54) had one or more drug poisoning events between 2015 and 2019. After adjusting for sex, age, and mental illness, people who experienced a drug poisoning were 15.3 times (95% CI = 11.3, 20.7) more likely to have encephalopathy compared to people who did not experience a drug poisoning event. People who were 40 years and older, male, and had a mental illness were at increased risk of encephalopathy.Conclusions There is a need for collaboration between health care providers, experts, and key stakeholders to develop a standardized approach to define, screen, and detect neurocognitive injury related to illicit drug poisoning.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».