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Enregistrement W4403761255 · doi:10.1371/journal.pone.0312270

Impact of marginalization on characteristics and healthcare utilization among people with substance use disorder in Ontario, Canada, before and during the COVID-19 pandemic: A cross-sectional study

2024· article· en· W4403761255 sur OpenAlexafffundabout
Cherry Chu, Bilal Noreen Khan, Deva Thiruchelvam, Janette Brual, Ibukun‐Oluwa Omolade Abejirinde, Altea Kthupi, Mina Tadrous

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesPublic Health OntarioUniversity of TorontoWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesWomen's College HospitalOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésPandemicCross-sectional studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Health care2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Substance useMedicineEnvironmental healthGerontologyPsychiatryVirologyOutbreakPolitical scienceDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe and compare the characteristics of people with SUD and their use of healthcare services in two ways: 1) across varying levels of marginalization and 2) before and during the pandemic. METHODS: We conducted a population-based cross-sectional study using administrative data from Ontario, Canada. We included individuals age 16+ with a recorded diagnosis of SUD between June 2018-2019 (pre-pandemic) and June 2021-2022 (during-pandemic). Baseline sociodemographic and clinical characteristics and use of healthcare services were enumerated across the five quintiles of the Ontario Marginalization Index. RESULTS: 259,497 pre-pandemic and 276,459 during-pandemic people with SUD were identified. Over 40% belonged to the two highest marginalization quintiles (Q4/Q5). Most had an outpatient visit with similar percentages across quintiles, however the number of visits increased with increasing marginalization (pre-pandemic: mean 8.5 visits in Q1 vs 13.0 visits in Q5; during-pandemic: mean 9.5 in Q1 vs 13.4 in Q5). There was no consistent pattern in percent of people who sought alcohol-related outpatient care, however more marginalized people sought drug-related outpatient care (pre-pandemic: 19.1% in Q1 vs 31.7% in Q5; during-pandemic: 18.7% in Q1 vs 32.5% in Q5). Almost half of people with SUD had an emergency department (ED) visit, of which more belonged to higher marginalization quintiles (pre-pandemic: 43.5% in Q1 vs 49.8% in Q5; during-pandemic: 41.4% in Q1 vs 49.3% in Q5). CONCLUSIONS: SUD prevalence and most health service utilization remained similar from pre- to during-pandemic. Increasing marginalization was associated with increased use of healthcare among people with SUD. Future research should aim to further explore the complex relationship between marginalization and substance use.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,104

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 technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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