Trends in opioid toxicities among people with and without opioid use disorder and the impact of the COVID-19 pandemic in Ontario, Canada: A population-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Across Canada, the COVID-19 pandemic occurred amidst an ongoing drug toxicity crisis. Although elevated rates of substance-related harms have been observed nationally, it remains unknown if the pandemic state of emergency led to disproportionate increases in opioid toxicities among people with opioid use disorder (OUD) compared to those without. METHODS: We conducted a population-based repeated cross-sectional time series analysis of fatal and non-fatal opioid toxicities between January 1, 2014, and December 31, 2021, in Ontario, Canada. We used interventional autoregressive integrated moving average models to examine the impact of the pandemic on monthly rates of opioid toxicities per 100,000 Ontario residents stratified by people with and without OUD. RESULTS: We identified 80,296 opioid toxicities of which 53.5 % occurred among people with OUD. Among 52,052 unique individuals, 60.5 % were male and 46.2 % were 25-44 years old. Between January 2014 and December 2021, the rate of opioid toxicities increased from 2.6 to 10.5 per 100,000 (rate ratio [RR]=4.07). The magnitude of this increase differed among people with OUD (0.8 to 7.4 per 100,000; RR=9.35) and without OUD (1.8 to 3.1 per 100,000; RR=1.74). We observed a significant ramp increase in the overall rate of opioid toxicities following the declaration of the pandemic emergency in March 2020 (+0.19 per 100,000 monthly, 95 % CI: 0.029, 0.36, p = 0.021). In a stratified analysis, we found a similar ramp increase among people with OUD (+0.19 per 100,000 monthly, 95 % CI: 0.10, 0.28, p < 0.001); however, this was not observed among people without OUD (p = 0.95). CONCLUSIONS: The rate of opioid toxicities accelerated across Ontario following the pandemic-related state of emergency, with the majority of this increase among people with OUD. The important differences observed among people with OUD compared with those without, highlights the critical need for improved access to harm reduction and treatment interventions among this population.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».