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Enregistrement W4383484102 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.22303

Trends in Opioid Toxicity–Related Deaths in the US Before and After the Start of the COVID-19 Pandemic, 2011-2021

2023· article· en· W4383484102 sur OpenAlexaff
Tara Gomes, Shaleesa Ledlie, Mina Tadrous, Muhammad Mamdani, J. Michael Paterson, David N. Juurlink

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook HospitalUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOpioidPandemicToxicityOpioid overdoseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Public healthYoung adultOpioid epidemicEnvironmental healthDemographyInternal medicine(+)-NaloxoneDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Opioid-related harms constitute a major public health crisis in the US, and this crisis has worsened during the COVID-19 pandemic. Objectives: To characterize the societal burden of unintentional opioid-related deaths in the US and describe changing mortality patterns during the COVID-19 pandemic. Design, Setting, and Participants: A serial cross-sectional study examined all unintentional opioid-related deaths in the US, evaluated annually from calendar years 2011 to 2021. Main Outcomes and Measures: The public health burden of opioid toxicity-related deaths was estimated in 2 ways. First, the proportion of all deaths that were attributable to unintentional opioid toxicity by year (2011, 2013, 2015, 2017, 2019, and 2021) and age group (15-19, 20-29, 30-39, 40-49, 50-59, and 60-74 years) were calculated, using age-specific estimates of all-cause mortality as the denominator. Second, the total years of life lost (YLL) due to unintentional opioid toxicity was estimated, overall and by sex and age group, for each year studied. Results: Among the 422 605 unintentional deaths due to opioid toxicity between 2011 and 2021, the median age of the individuals was 39 (IQR, 30-51) years, and 69.7% were male. The number of unintentional deaths due to opioid toxicity increased 289% over the study period, from 19 395 (2011) to 75 477 (2021). Similarly, the percentage of all deaths that were attributed to opioid toxicity increased from 1.8% in 2011 to 4.5% in 2021. By 2021, opioid toxicity was responsible for 10.2% of all deaths among those aged 15 to 19 years, 21.7% of deaths among those aged 20 to 29 years, and 21.0% of deaths among those aged 30 to 39 years. The YLL due to opioid toxicity increased 276% over the study period, from 777 597 in 2011 to 2 922 497 in 2021. While YLL plateaued between 2017 (7.0 YLL per 1000) and 2019 (7.2 YLL per 1000), it increased by 62.9% between 2019 and 2021 coincident with the COVID-19 pandemic, reaching 11.7 YLL per 1000 population. This relative increase was similar across all age groups and sexes with the exception of those aged 15 to 19 years, in whom the YLL nearly tripled, from 1.5 to 3.9 YLL per 1000 population. Conclusions and Relevance: In this cross-sectional study, deaths due to opioid toxicity increased substantially during the COVID-19 pandemic. By 2021, 1 of every 22 deaths in the US was attributable to unintentional opioid toxicity, underscoring the urgent need to support people at risk of substance-related harm, particularly men, younger adults, and adolescents.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations87
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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