Opioid-related deaths in Northern Ontario in the early COVID-19 pandemic period
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In the first year of pandemic measures, opioid-related deaths across Ontario's (ON) 34 public health units (PHUs) increased by 60%. Death rates for all seven Northern ON PHUs were above the provincial average. This study describes and compares factors surrounding opioid-related deaths before and after pandemic measures were introduced, for Northern ON compared to the rest of ON. METHODS: Aggregate data were provided for Northern ON and the rest of the province by the Office of the Chief Coroner/Ontario Forensic Pathology Services. Opioid-related deaths were cohorted by date of death for the year before and after pandemic measures were introduced on March 16, 2020. Chi-square tests were used to compare between cohorts and geographies to determine significant differences for each variable, and for dichotomized levels within variables. P-values < 0.05 were considered statistically significant a priori. RESULTS: In Northern ON, the number of opioid-related deaths approximately doubled from the pre-pandemic cohort (n = 185) to the early pandemic cohort (n = 365). Compared to the rest of ON, higher proportions of deaths occurred in Northern ON among individuals who lived and died in private residences, among women (although the majority of decedents were male) and among individuals employed in mining, quarrying, and oil and gas industries. Compared to the pre-pandemic year, in Northern ON, higher proportions of opioid-related deaths involved fentanyl and stimulants as direct contributors, and the majority involved evidence of inhaled drugs. CONCLUSION: Differences between the circumstances of death in Northern ON and in the rest of ON suggest opportunities to tailor interventions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».