Exploring Disparities in Opioid Utilization: An Analysis Comparing Red River Métis to All Other Manitobans
Notice bibliographique
Résumé
Objective and ApproachTo address the opioid crisis within the Red River Métis (RRM) Community, understanding opioid use is crucial to empower regional health authorities to adapt health programs, services, and policies to meet their unique needs effectively. The investigation utilized focus groups with a Community-Based Participatory Research and Collective Consensual Data Analytics Procedure (CBPR/CCDAP) approach. Additionally, a population-based retrospective cross-sectional study for fiscal years 2006/07–2018/19 was conducted using administrative data from a population research data repository. Rates of prescription opioid dispensing (RPOD) and mean morphine equivalents (MEQ) were compared between RRM and all other Manitobans (AOM) aged 10 years or older. ResultsThe rate of prescription opioid dispensing and MEQ/person were found to be consistently higher among RRM compared to AOM in each study year (p < 0.001). While the RPOD declined among AOM over the study period, it did not change among RRM. Key findings revealed RRM were concerned about how opioids impacted their communities, and felt the need for increased addiction treatment resources, including Red River Métis culture-specific programs. ConclusionThe evidence demonstrates higher RPOD and MEQ among RRM compared to AOM, suggesting elevated risk of opioid-related harms. Focus group feedback reinforces the need for tailored interventions. ImplicationsFuture policies and programs targeting the opioid crisis should prioritize the unique needs of populations like the RRM, requiring tailored, culturally appropriate interventions for effective crisis management.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».