Hot weather and death related to acute cocaine, opioid and amphetamine toxicity in British Columbia, Canada: a time-stratified case-crossover study
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> Previous research has shown that cocaine-associated deaths occur more frequently in hot weather, which has not been described for other illicit drugs or combinations of drugs. The study objective was to evaluate the relation between temperature and risk of death related to cocaine, opioids and amphetamines in British Columbia, Canada. <h3>Methods:</h3> We extracted data on all deaths with cocaine, opioid or amphetamine toxicity recorded as an underlying or contributing cause from BC vital statistics for 1998–2017. We used a time-stratified case-crossover design to estimate the effect of temperature on the risk of death associated with acute drug toxicity during the warmer months (May through September). Odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were estimated for each 10°C increase in the 2-day average maximum temperature at the residential location. <h3>Results:</h3> We included 4913 deaths in the analyses. A 10°C increase in the 2-day average maximum temperature was associated with an OR of 1.43 (95% CI 1.11–1.86) for deaths with only cocaine toxicity recorded (<i>n</i> = 561), an OR of 1.15 (95% CI 0.99–1.33) for deaths with opioids only (<i>n</i> = 1682) and an OR of 1.11 (95% CI 0.60–2.04) for deaths with amphetamines only (<i>n</i> = 133). There were also elevated effects when toxicity from multiple drugs was recorded. Sensitivity analyses showed differences in the ORs by sex, by climatic region, and when the location of death was used instead of the location of residence. <h3>Interpretation:</h3> Increasing temperatures were associated with higher odds of death due to drug toxicity, especially for cocaine alone and combined with other drugs. Targeted interventions are necessary to prevent death associated with toxic drug use during hot weather.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».