Chronic pain and accidental acute toxicity deaths in Canada, 2016–2017
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Multiple Canadian jurisdictions have reported a pattern of chronic pain among people who died from substance-related acute toxicity. This study examined the prevalence and characteristics of those with chronic pain using data from a national study of people who died of accidental acute toxicity. METHODS: A cross-sectional analysis of accidental substance-related acute toxicity deaths that occurred in Canada between 1 January 2016 and 31 December 2017 was conducted. The prevalence of pain and pain-related conditions were summarized as counts and percentages of the overall sample. Subgroups of people with and without a documented history of chronic pain were compared across sociodemographic characteristics, health history, contextual factors and substances involved. RESULTS: From the overall sample (n = 7902), 1056 (13%) people had a history of chronic pain while 6366 (81%) had no documented history. Those with chronic pain tended to be older (40 years and older), unemployed, retired and/or receiving disability supports around the time of death. History of mental health conditions, trauma and surgery or injury was significantly more prevalent among people with chronic pain. Of the substances that most frequently contributed to death, opioids typically prescribed for pain (hydromorphone and oxycodone) were detected in toxicology more often among those with chronic pain than those without. CONCLUSION: Findings underscore the cross-cutting role of multiple comorbidities and unmanaged pain, which could compound the risk of acute toxicity death. Continued prioritization of harm reduction and regular patient engagement to assess ongoing needs are among the various opportunities for intervention.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».