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Enregistrement W4402406113 · doi:10.23889/ijpds.v9i5.2668

Exploring Disparities in Opioid Utilization: An Analysis Comparing Red River Métis to All Other Manitobans

2024· article· en· W4402406113 sur OpenAlexaffabout
Kyler Nault, Nathan Nickel, Colton Poitras, Frances Chartrand, S. Michelle Driedger, Alan Katz, Olena Kloss

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensManitoba HealthUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpioidEnvironmental scienceMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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 enseignants0,722
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,342
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,106 · 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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