The associations of supervised consumption services with the rates of opioid‐related mortality and morbidity outcomes at the public health unit level in Ontario (Canada): A controlled interrupted time‐series analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study aimed to assess the impact of the implementation of legally sanctioned supervised consumption sites (SCS) in the Canadian province of Ontario on opioid-related deaths, emergency department (ED) visits and hospitalisations at the public health unit (PHU) level. METHODS: Monthly rates per 100,000 population of opioid-related deaths, ED visits and hospitalisations for PHUs in Ontario between December 2013 and March 2022 were collected. Aggregated and individual analyses of PHUs with one or more SCS were conducted, with PHUs that instituted an SCS being matched to control units that did not. Autoregressive integrated moving average models were used to estimate the impact of SCS implementation on opioid-related deaths, ED visits and hospitalisations. RESULTS: Twenty-one legally sanctioned SCS were implemented across nine PHUs in Ontario during the study period. Interrupted time series analyses showed no statistically significant changes in opioid-related death rates in aggregated analyses of intervention PHUs (increase of 0.02 deaths/100,000 population/month; p = 0.27). Control PHUs saw a significant increase of 0.38 deaths/100,000 population/month; p < 0.001. No statistically significant changes were observed in the rates of opioid-related ED visits in intervention PHUs (decrease of 0.61 visits/100,000 population/month; p = 0.39) or controls (increase of 0.403 visits; p = 0.76). No statistically significant changes to the rates of opioid-related hospitalisations were observed in intervention PHUs (0 hospitalisations/100,000 population/month; p = 0.98) or controls (decrease of 0.05 hospitalisations; p = 0.95). DISCUSSION AND CONCLUSIONS: This study did not find significant mortality or morbidity effects associated with SCS availability at the population level in Ontario. In the context of a highly toxic drug supply, additional interventions will be required to reduce opioid-related harms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».