Substance-Related Acute Toxicity Deaths by Area-Based Characteristics: A Descriptive Analysis of a National Chart Review Study of Coroner and Medical Examiner Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over the last decade, Canada has experienced a substantial increase in people dying from substance-related acute toxicity. Examining mortality rates by area-level characteristics can identify disproportionately affected populations and inform strategies to reduce substance-related acute toxicity deaths (ATDs). Using area-based methods, this study sought to examine substance-related acute toxicity mortality rates for varying community population sizes, levels of community remoteness, and indicators of deprivation in Canada from 2016 to 2017. Age-standardized mortality rates and rate ratios were calculated and disaggregated by sex. Mortality rates were highest in mid-sized urban communities with populations of 100,000 to 499,999 residents (15.9 per 100,000 population), followed by larger cities of 500,000 to 1,499,999 (15.1 per 100,000 population). The distribution of people who died also varied by community remoteness, with the highest mortality rates observed in accessible areas (14.9 per 100,000 population), followed by very remote areas (14.7 per 100,000 population). Neighbourhoods with the highest levels of deprivation, including high residential instability, economic dependency, and situational vulnerability, experienced 1.5 to 3.2 times more ATDs compared to neighbourhoods with the lowest levels of deprivation. Reported trends were similar among males and females, with higher mortality rates for males across all area-level characteristics. This study provides novel evidence on the context surrounding deaths to inform responses to reduce ATDs in Canada and serves as an important baseline that can be used to measure future progress.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».