Changing patterns of hospitalization for sedative misuse among youth aged 10–24 years in Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To assess trends in hospitalization for sedative misuse among youth. Methods: Using a serial cross-sectional design, we computed hospitalization rates for sedative-related suicide attempts, sedative use disorders, and other sedative poisonings within individuals aged 5-24 years in Quebec, Canada. We computed sedative-related hospitalization rates in 2006-2011, 2012-2017, and 2018-2023, and examined differences according to age, sex, polysubstance use, mental health comorbidity, and social vulnerability using rate ratios (RR) and 95 % confidence intervals (CI) comparing the last time period relative to the first. Results: Sedative-related hospitalization rates more than doubled during the study. Suicide attempts using sedatives increased from 50.5 per 100,000 youth in 2006-2011, to 82.2 in 2012-2017 and 114.4 in 2018-2023 (RR 2.26, 95 % CI 1.63-3.15), while sedative use disorders increased from 13.1 to 21.8 and 60.5 per 100,000 in these same time periods (RR 4.62, 95 % CI 2.54-8.40). Rates increased for 10-24 year-olds and in both sexes, particularly among youth with polysubstance use, anxiety and attention disorders, and social vulnerability. Discussion: Sedative misuse requiring hospitalization appears to be a growing issue among youth.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».