Opioid-related emergency department visits and deaths after a harm-reduction intervention: a retrospective observational cohort time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To date, there has been little research on the effect of safe consumption site and community-based naloxone programs on regional opioid-related emergency department visits and deaths. We sought to determine the impact of these interventions on regional opioid-related emergency department visit and death rates in the province of Alberta. METHODS: We used a retrospective observational design, via interrupted time series analysis, to assess municipal opioid-related emergency department visit volume and opioid-related deaths (defined by poisoning and opioid use disorder). We compared rates before and after program implementation in individual Alberta municipalities and province-wide after safe consumption site (March 2018 to October 2018) and community-based naloxone (January 2016) program implementation. RESULTS: A total of 24 107 emergency department visits and 2413 deaths were included in the study. After safe consumption site opening, we saw decreased opioid-related emergency department visits in Calgary (level change -22.7 [-20%] visits per month, 95% confidence interval [CI] -29.7 to -15.8) and Lethbridge (level change -8.8 [-50%] visits per month, 95% CI -11.7 to -5.9), and decreased deaths in Edmonton (level change -5.9 [-55%] deaths per month, 95% CI -8.9 to -2.9). We observed increased emergency department visits after community-based naloxone program implementation in urban Alberta (level change 38.9 [46%] visits, 95% CI 33.3 to 44.4). We also observed an increase in urban opioid-related deaths (level change 9.1 [40%] deaths, 95% CI 6.7 to 11.5). INTERPRETATION: The results of this study suggest differences exist between municipalities employing similar interventions. Our results also suggest contextual variation; for example, illicit drug supply toxicity may modify the ability of a community-based naloxone program to prevent opioid overdose without a thorough public health response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».