Male Predominance in West Virginia Unintentional Overdose Deaths Is Influenced by Alcohol and Co-Intoxicants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to examine sex differences in overdose (OD) mortality based on substances involved. METHOD: We conducted a retrospective database analysis of West Virginia OD decedents (12,666 unintentional OD deaths, 2005-early 2023). Exposures were substances judged to contribute to death. The main outcome measure was determination of male to female death ratios with varying co-intoxicant involvement, particularly related to alcohol and fentanyl. Secondary outcomes included associations of fentanyl concentrations with alcohol concentrations and male sex, including fentanyl and inactive metabolite norfentanyl concentration variability between sexes. RESULTS: Alcohol co-intoxication in OD deaths was associated with higher male:female death ratios, from 2.0 (alcohol absent) to 3.3 (alcohol present). There was a greater increase over time in alcohol involvement in recent deaths involving females compared with males (relative increases of 52% vs. 6%, respectively). Male:female ratios with alcohol and fentanyl co-involvement ranged from 5.9:1 (only two drugs involved) to 2.4:1 (≥5 substances), with females significantly more likely to have multiple substances contributing to death. Overall, males had statistically significantly larger fentanyl to norfentanyl median concentration ratios compared with females (8.8 vs. 6.9, respectively). Multivariable analyses found that alcohol presence was associated with a statistically significant 22% reduction in predicted fentanyl concentrations. CONCLUSIONS: Male:female ratios in unintentional OD deaths were higher with greater alcohol involvement and lower with fewer co-intoxicants. Fentanyl and norfentanyl concentration differences by sex were observed. It is important to determine possible contributors to sex differences in OD death rates to better target prevention and treatment initiatives.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».