The Shift to Toxicological-Related Deaths Over Natural During the COVID-19 Pandemic—An Ontario, Canada, Experience
Notice bibliographique
Résumé
Study Design: Retrospective review of deaths in Ontario where there was Coroner's investigation and a postmortem examination between 2018 and 2021 to compare year by year changes before and during the COVID-19 pandemic. Objective: To establish the changes in patterns of toxicological deaths over the pandemic. Methods: Using the database of the Office of the Chief Coroner for Ontario to determine the numbers of postmortem examinations for the province of Ontario as well as the primary cause and manner of death. Those with a toxicological primary cause of death were isolated from 2003 to the first half of 2022 and divided by year. For those between the years 2018 and 2021 deaths were divided by manner of death. Further all deaths with either a toxicological primary cause of death or unfinalized investigations which were highly suspicious for a toxicological cause based on circumstance with a positive toxicology were isolated. From these the data on demographics and substances detected were compiled by year for comparison. Results: Comparing two years prior to the COVID-19 pandemic to the following two years there was an increase in total case load of 22%. Comparing the year before the pandemic to the first year of the pandemic deaths from natural causes fell from 52% to 47% of total cases, while drug-related cases increased from 24% to 36%. Fentanyl remained as the most prevalent detected substance in toxicological deaths. Combined opioid toxicity with stimulants increased, as well as the detection of nonpharmaceutical benzodiazepines. Deaths in men increased to comprise 3 in 4 drug-related deaths with the 30 to 39 years age-group remaining the most impacted. Conclusions: There was an increase in numbers and relative proportions of cases attributed to drug-related deaths which remained high over the two years of the pandemic.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».