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Enregistrement W4402590692 · doi:10.1186/s12889-024-20016-8

A mixed methods study on poisoning and injury-related emergency department visits associated with opioids in Canada, 2011 to 2022: from the Canadian hospitals injury reporting and prevention program

2024· article· en· W4402590692 sur OpenAlexafffundabout
Xiaoquan Yao, Alyssa-Ann Rama, Julianna Mazzitelli, Steven McFaull, Wendy Thompson

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicineEmergency departmentBiostatisticsInjury preventionMedical emergencyPublic healthOccupational safety and healthEmergency medicinePoison controlSuicide preventionEpidemiologyHuman factors and ergonomicsFamily medicinePsychiatryNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The opioid crisis is a serious public health issue in Canada. There have been many surveillance programs and research studies on opioid-related emergency department (ED) visits at a national, provincial, regional or municipal level. However, no published studies have investigated the in-depth contexts surrounding opioid-related ED visits. In addition, few studies have examined injuries other than poisonings in those visits. The objective of this study is to investigate the contextual factors and co-occurrence of poisonings and injuries among the opioid-related ED visits in a Canadian sentinel surveillance system on injuries and poisonings from 2011 to 2022. METHODS: This study used a mixed methods design. The data source was the Canadian Hospitals Injury Reporting and Prevention Program. We first selected all opioid-related ED visits during our study period and then identified the contextual factors through a content analysis of the combination of the narrative description and other variables in the patients' records. The contextual factors were organized into themes as opioid use context, social resource utilization, bystander involvement, and prior naloxone use. The opioid use context was used as a co-variable to examine the other themes and ED presentations (poisonings and other injuries). Quantitative descriptive approach was used to analyze all the contexts and ED presentations. RESULTS: The most common opioid use context was non-prescribed opioid use without intention to cause harm, followed by self-poisoning, children's exposure, and medication error. Various rare contexts occurred. Paramedics participated in 27.9% of visits. Police and security guards were involved in 5.1% and 2.3% of visits, respectively. Child welfare or social workers were involved in 0.4% of visits. Bystanders initiated 18.9% of the ED visits. Naloxone use before arriving at the ED occurred in 23.4% of the visits with a variety of administrators. The majority of patients presented with poisoning effects, either with poisoning effects only or with other injuries or conditions. CONCLUSIONS: Our study has provided an in-depth analysis of contextual factors and co-occurrence of poisonings and injuries among opioid-related ED visits in Canada. This information is important for ED programming and opioid-related poisoning and injury intervention and prevention.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0080,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,345 · 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'admission3
Résumé présentoui

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