Drugs involved in Kentucky drug poisoning deaths and relation with antecedent controlled substance prescription dispensing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The shift from prescription to illicit drugs involved in drug poisoning deaths raises questions about the current utility of prescription drug monitoring program (PDMP) data to inform drug poisoning (overdose) prevention efforts. In this study, we describe relations between specific drugs involved in Kentucky drug poisoning deaths and antecedent controlled substance (CS) dispensing. METHODS: The study used linked death certificates and PDMP data for 2,248 Kentucky resident drug poisoning deaths in 2021. Death certificate literal text analysis identified drugs mentioned with involvement (DMI) in drug poisoning deaths. We characterized the concordance between each DMI and the CS dispensing history for this drug at varying timepoints since 2008. RESULTS: Overall, 25.5% of all decedents had dispensed CS in the month before fatal drug poisoning. Over 80% of decedents were dispensed opioid(s) since 2008; the percentage was similar regardless of opioid involvement in the poisoning death. One-third of decedents had dispensed buprenorphine for treatment of opioid use disorder since 2008, but only 6.1% had dispensed buprenorphine in the month preceding death. Fentanyl/fentanyl analogs were DMI in 1,568 (69.8%) deaths, yet only 3% had received a fentanyl prescription since 2008. The highest concordance in the month preceding death was observed for clonazepam (43.6%). CONCLUSION: Overall, concordance between CS dispensing history and the drugs involved in poisoning deaths was low, suggesting a need to reevaluate the complex relationships between prescription medication exposure and overdose death and to expand harm reduction interventions both within and outside the healthcare system to reduce drug poisoning mortality.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 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 ».