‘Safer supply’ in BC tied to increase in poisonings, but not deaths
Notice bibliographique
Résumé
A cohort study that looked at Canadian province British Columbia's Safer Opioid Supply policy, instituted two years ago, found that there was a moderate increase in the number of individuals with at least one opioid prescription, a large increase in the number of opioid prescriptions dispensed, and a substantial increase in hospitalizations related to opioid poisoning. According to the study, “British Columbia's Safer Opioid Supply Policy and Opioid Outcomes” published online in JAMA Internal Medicine on Jan. 16, there were no statistically significant changes in deaths from opioid overdoses and no significant change in the number of prescribers. Rather, those prescribers who were there before prescribed a significantly greater amount of opioids. And the opioid‐related poisoning hospitalization rate increased by 3.2 per 100,000 population. The study, by Hai V. Nguyen, Ph.D. and colleagues, was funded by the Canadian Institutes of Health Research. The study used quarterly data from 2016 to 2022 from British Columbia, where the Safer Opioid Supply policy was implemented, then compared that data to Canada's Manitoba and Saskatchewan provinces where the policy was not implemented. The main outcomes were rates of prescriptions, claimants, and prescribers of opioids targeted by the Safer Opioid Supply policy (hydromorphone, morphine, oxycodone, and fentanyl); opioid‐related poisoning hospitalizations; and deaths from apparent opioid toxicity. The researchers concluded that while the Safer Opioid Supply policy was associated with higher rates of safer (prescription) supply, it was also associated with a significant increase in opioid‐related poisoning hospitalizations. “These findings will help inform ongoing debates about this policy not only in British Columbia, but also in other jurisdictions that are contemplating it,” the researchers concluded.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».