Association between toxic drug events and encephalopathy in British Columbia, Canada: a cross-sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Encephalopathy can occur from a non-fatal toxic drug event (overdose) which results in a partial or complete loss of oxygen to the brain, or due to long-term substance use issues. It can be categorized as a non-traumatic acquired brain injury or toxic encephalopathy. In the context of the drug toxicity crisis in British Columbia (BC), Canada, measuring the co-occurrence of encephalopathy and drug toxicity is challenging due to lack of standardized screening. We aimed to estimate the prevalence of encephalopathy among people who experienced a toxic drug event and examine the association between toxic drug events and encephalopathy. METHODS: Using a 20% random sample of BC residents from administrative health data, we conducted a cross-sectional analysis. Toxic drug events were identified using the BC 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 toxic drug event compared to people who did not experience a toxic drug event. RESULTS: Among people with encephalopathy, 14.6% (n = 54) had one or more drug toxicity events between 2015 and 2019. After adjusting for sex, age, and mental illness, people who experienced drug toxicity were 15.3 times (95% CI = 11.3, 20.7) more likely to have encephalopathy compared to people who did not experience a drug toxicity 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 community members, health care providers, and key stakeholders to develop a standardized approach to define, screen, and detect neurocognitive injury related to drug toxicity.
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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) | 0,000 | 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 ».