Prevalence and blood concentrations of benzodiazepines and opioids in opioid‐positive death investigations in Ontario, Canada, from 2017 to 2021
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to investigate the incidence of benzodiazepines in opioid-positive death investigations, including trends in frequency and combination of drugs, as well as demographic data and blood concentrations, where available. Additionally, naloxone concentrations in polysubstance compared to opioid-only cases were analyzed. This was a retrospective study that consisted of all post-mortem toxicology cases in Ontario, Canada, from January 01, 2017, to December 31, 2021, with an opioid finding in any analyzed autopsy specimen. There were 11,033 death investigations identified. The overall rate of benzodiazepine co-involvement was 54.5%. Males accounted for the majority of cases (71%), and the most affected age group was 30- to 39-year-olds. The most frequently detected opioid was fentanyl and the most frequently detected benzodiazepine was etizolam, which was also the most frequently observed opioid/benzodiazepine combination. Findings related to differences in concentrations of opioids when naloxone was also present were mostly non-significant, except for methadone. The rate of benzodiazepine detection with opioids grew faster than opioid detections overall, potentially due to the increasingly toxic drug supply. Detection of novel psychoactive drugs fluctuated more unpredictably than opioids and benzodiazepines associated with clinical use. These findings can help inform policy decisions by public health agencies in exploring harm reduction efforts, for example, education and drug-checking services.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».