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Enregistrement W4402825601 · doi:10.1097/cxa.0000000000000213

Population-based Drug Toxicity Death Rate in Newfoundland and Labrador With a Highlight on Opioid-related Deaths: A Retrospective Cohort Study

2024· article· en· W4402825601 sur OpenAlexaffvenueabout
Cindy Whitten, Kathryn Dalton, Shane Randell, Khadija Ibrahim, Nash Denic

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Addiction · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensOffice of the Chief Medical ExaminerPublic Health Agency of CanadaGovernment of Newfoundland and LabradorNewfoundland and Labrador Centre for Applied Health ResearchMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetrospective cohort studyMedicineOpioidDrugCohortToxicityPopulationDemographyCohort studyMortality rateEnvironmental healthPharmacologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Objective: The opioid crisis has been an ongoing, complex public health issue in Canada since 2016 and has become a catalyst for substance use disorder. Prescription opioid use has increased steadily for the past 3 decades, and opioid and other drug use continues to contribute to morbidity and mortality in Canada. This study has 3 objectives: to analyze toxicology findings in drug-related deaths, specifically focusing on fatal opioid-related toxicities and detailing patient demographics within the sample in NL annually from 2016 to 2022. Methods: Drug toxicity represents the consumption of toxic levels of substances including, but not limited to, illicit and pharmaceutical opioids, illicit and pharmaceutical stimulants, illicit and pharmaceutical benzodiazepines, alcohol, antidepressants, and other prescription medications. Results: The total number of suicide deaths caused by total drug toxicity ranged from a frequency of 9 in 2016 to 15 in 2022. The number of undetermined deaths from total drug toxicity ranged from a frequency of 2 in 2021 to 7 in 2019. The manner of death for all opioid-related toxicity deaths in this study is considered accident (not intentional) or other (meaning suicides and undetermined deaths). Accidental death was the most prevalent manner of death for opioid-related toxicity deaths occurring in NL between 2016 and 2022, comprising 72% (n=13) of total opioid-related deaths in 2016, 70% (n=23) in 2017, 83% (n=10) in 2018, 72% (n=13) in 2019, 75% (n=18) in 2020, 88% (n=23) in 2021, and 77% (n=23) in 2022. Conclusions: Subsequent research using more granular data is needed in this area to identify other risk factors contributing to drug-related harms and toxicity deaths in NL. Objectif: La crise des opioïdes est un problème de santé publique complexe et permanent au Canada depuis 2016 et est devenue un catalyseur des troubles liés à l’utilisation de substances. La consommation d’opioïdes sur ordonnance a augmenté régulièrement au cours des trois dernières décennies et la consommation d’opioïdes et d’autres drogues contribuent à la morbidité et à la mortalité au Canada. Méthodes: Cette étude a examiné le nombre total de décès dus à la toxicité des drogues, en mettant l’accent sur les décès dus à la toxicité des drogues liées aux opioïdes aux TNL chaque année entre 2016 et 2022. La toxicité des drogues représente la consommation de substances à des niveaux toxiques incluant, mais sans s’y limiter, les opioïdes illicites et pharmaceutiques, les stimulants illicites et pharmaceutiques, les benzodiazépines illicites et pharmaceutiques, l’alcool, les antidépresseurs et d’autres médicaments sur ordonnance. Résultats: Le nombre total de décès par suicide causés par la toxicité totale des drogues a varié d’un taux annuel de 9 en 2016 à 15 en 2022. Le nombre de décès indéterminés dus à une toxicité totale des drogues est passé d’un taux annuel de 2 en 2021 à 7 en 2019. Le mode de décès pour tous les décès liés à la toxicité des opioïdes dans cette étude est considéré comme accidentel (non intentionnel) ou autre (c’est-à-dire les suicides et les décès indéterminés). La mort accidentelle était le mode de décès le plus fréquent pour les décès par toxicité liés aux opioïdes survenus aux TNL entre 2016 et 2022, comprenant 72% (n=13) du total des décès liés aux opioïdes en 2016, 70% (n=23) en 2017, 83% (n=10) en 2018, 72% (n=13) en 2019, 75% (n=18) en 2020, 88% (n=23) en 2021, et 77% (n=23) en 2022. Conclusion: Des recherches ultérieures utilisant des données plus granulaires sont nécessaires dans ce domaine pour identifier d’autres facteurs de risque contribuant aux méfaits liés aux drogues et aux décès dus à la toxicité aux TNL.

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)0,001
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 enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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