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Enregistrement W4402404990 · doi:10.23889/ijpds.v9i5.2566

Healthcare use among people using methamphetamine in Winnipeg, Canada

2024· article· en· W4402404990 sur OpenAlexaffabout
Jennifer Enns, Joykrishna Sarkar, Nathan Nickel, Amy Freier, Carolyn Shimmin, Ogai Sherzoi, Aaron Goss, Chelsey McDougall

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of ManitobaGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare InnovationManitoba Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethamphetamineHealth careBusinessInternet privacyPsychologyComputer sciencePolitical sciencePsychiatryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ObjectiveWe examined healthcare use among people using methamphetamine who were connected to a Community Health Centre (CHC) in Winnipeg, Canada. CHCs are primary care clinics designed to provide person-centred, holistic care to people who may be impacted by discrimination and/or oppression. ApproachFrom population-based administrative health data, we identified people with a record of a methamphetamine-related healthcare system encounter from 2013-2020 (cases) and created a comparison group matched on age, sex, and postal code but with no recorded history of using methamphetamine (controls). We narrowed this population to those who visited a CHC at least once. Then, using negative binomial regression models adjusted for sociodemographic characteristics, we produced rate ratios and 95% confidence intervals for primary care visits, CHC visits, emergency service contacts, emergency department (ED) visits, and hospitalizations in the 5 years after the first recorded methamphetamine use. ResultsAdjusted rate ratios showed that healthcare use among CHC-connected people using methamphetamine was higher than among CHC-connected people not using methamphetamine: primary care 1.15 (95% CI 1.07-1.23); CHC 1.17 (95% CI 1.01-1.37); emergency services 6.19 (95% CI 5.46-7.02); ED 3.19 (95% CI 2.92-3.48); hospitalization 2.77 (95% CI 2.46-3.10). Conclusion & ImplicationsBeing connected to a CHC may have facilitated access to other health and social services, but there is still unmet need for high quality, holistic care among people using methamphetamine. This research informs our team’s ongoing efforts to address mental health and addictions concerns across sectors and to promote anti-discriminatory approaches to addictions care in the healthcare system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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