Accidental substance-related acute toxicity deaths in older adults in 2016 and 2017: a national chart review study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Limited research exists on substance-related acute toxicity deaths (ATDs) in older adults (≥60 years) in Canada. This study aims to examine and describe the sociodemographic characteristics, health histories and circumstances of death for accidental ATDs among older adults. METHODS: Following a retrospective descriptive analysis of all coroner and medical examiner files on accidental substance-related ATDs in older adults in Canada from 2016 to 2017, proportions and mortality rates for coroner and medical examiner data were compared with general population data on older adults from the 2016 Census. Chisquare tests were conducted for categorical variables where possible. RESULTS: From 2016 to 2017, there were 705 documented accidental ATDs in older adults. Multiple substances contributed to 61% of these deaths. Fentanyl, cocaine and ethanol (alcohol) were the most common substances contributing to death. Heart disease (33%), chronic pain (27%) and depression (26%) were commonly documented. Approximately 84% of older adults had contact with health care services in the year preceding their death. Only 14% were confirmed as having their deaths witnessed. CONCLUSIONS: Findings provide insight into the demographic, contextual and medical history factors that may influence substance-related ATDs in older adults and suggest key areas for prevention.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| 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) | 0,001 | 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 ».