Opioid-related overdose deaths among people experiencing homelessness, 2017 to 2021: A population-based analysis using coroner and health administrative data from Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveWe aimed to measure the change in proportion of opioid-related overdose deaths attributed to people experiencing homelessness and to compare the opioid-related fatalities between individuals experiencing homelessness and not experiencing homelessness at time of death. ApproachWe conducted a population-based, time-trend analysis using coroner and health administrative databases from Ontario, Canada (2017-2021). Quarterly proportion of opioid-related overdose deaths attributed to people experiencing homelessness were reported. We also obtained socio-demographic and health characteristics, healthcare encounters preceding death, substances directly contributing to death and circumstances surrounding deaths. ResultsOverall, 13.3% individuals who died of an opioid-related overdose between 2017 and 2021 were identified as experiencing homelessness at the time of death. The quarterly proportion of opioid-related overdose deaths attributed to people experiencing homelessness increased from 7.2% in 2017 to 16.8% by 2021. Compared with housed decedents, those experiencing homelessness were younger, had higher prevalence of mental health or substance use disorders and more often visited hospitals and emergency departments in the year prior to death. Fentanyl and stimulants more often directly contributed to death, whereas methadone was less often present. Individuals experiencing homelessness were more often in the presence of a bystander during the event that led to death and more often had a resuscitation attempted or naloxone administered. Conclusions and implicationsPeople experiencing homelessness account for an increasing proportion of fatal opioid-related overdoses in Ontario, Canada, reaching nearly one in six such deaths in 2021. Effective interventions are needed to combat homelessness and opioid related toxicity in homeless populations.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 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 ».