The impact of COVID-19 on opioid toxicity deaths for people who experience incarceration compared to the general population in Ontario: A whole population data linkage study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To inform preparedness and population health action, we need to understand the effects of COVID-19 on health inequities. In this study, we assess the impact of COVID-19 on opioid toxicity deaths among people who experience incarceration compared to others in the general population in Ontario, Canada. METHODS: We conducted a retrospective cohort study for the period of January 1, 2015 to December 31, 2020. We accessed and linked coronial data on all opioid toxicity deaths in Ontario with correctional data for people aged 18 years and older who were incarcerated in a provincial correctional facility. We used data from the Statistics Canada Census to calculate whole population rates. We used an interrupted time series design and segmented regression to assess for change in the level or rate of increase in deaths due to opioid toxicity coinciding with the COVID-19 pandemic. We compared the impact of COVID-19 on the opioid toxicity death rates for people exposed and not exposed to incarceration. RESULTS: Rates of opioid toxicity death increased with a linear positive slope in both persons exposed to incarceration and those not exposed over the study period. The start of COVID-19 measures coincided with a marked upward shift in the trend lines with modification of the effect of COVID-19 by both sex and exposure to incarceration. For persons exposed to incarceration, the risk ratio (RR) was 1.50 (95%CI 1.35-1.69) for males and 1.21 (95%CI 1.06-1.42) for females, and for persons not exposed to incarceration, the RR was 1.25 (95%CI 1.13-1.38) for males and not significant for females. CONCLUSIONS: COVID-19 substantially exacerbated the risk of opioid toxicity death, impacting males and females who experienced incarceration more than those who had not, with an immediate stepwise increase in risk but no change in the rate of increase of risk over time. Public health work, including pandemic preparedness, should consider the specific needs and circumstances of people who experience incarceration.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».