Surveillance for Opioid-Associated Amnestic Syndrome in Canada, 2010-2022
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives A single diagnostic code could be used to perform surveillance for opioid-associated amnestic syndrome (OAS) in healthcare datasets on a national scale. Methods A request was submitted to search the Discharge Abstract Database (DAD) and the National Ambulatory Care Reporting System (NACRS) in Canada for the ICD-10-CA code, F11.6 (mental and behavioural disorders due to use of opioids, amnesic syndrome) during fiscal years (FY) 2010-2011 through 2022-2023. The annual total of encounters using this code was determined and crude rates per million were calculated for the Canadian population represented. Results National counts from DAD and NACRS combined ranged from <5 to 14 annually. Rates per million for available years fell between 0.17 and 0.48. For available data through FY 2015-2016, the mean number of annual combined encounters nationally was 6.3; for those years after, the mean was 10. The mean rate per million was 0.23 and 0.35 for these two periods, respectively. Discussion This study represents the first effort to conduct surveillance for OAS on a national scale and suggests that the condition is relatively rare. Future efforts to validate the coded diagnosis of OAS with confirmed cases will help determine its value as a surveillance tool.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».