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Enregistrement W4404333703 · doi:10.2196/64873

Identification of Behavioral, Clinical, and Psychological Antecedents of Acute Stimulant Poisoning: Development and Implementation of a Mixed Methods Psychological Autopsy Study

2024· article· en· W4404333703 sur OpenAlexaffvenue
Marley Antolin Muñiz, Vanessa McMahan, Xochitl Luna Marti, Sarah Brennan, Sophia Tavasieff, Luke N. Rodda, James L. Knoll, Phillip O. Coffin

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensOffice of the Chief Medical Examiner
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésStimulantPreprintIdentification (biology)PsychologyClinical psychologyMedicinePsychiatryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Despite increasing fatal stimulant poisoning in the United States, little is understood about the mechanism of death. The psychological autopsy (PA) has long been used to distinguish the manner of death in equivocal cases, including opioid overdose, but has not been used to explicitly explore stimulant mortality. Objective: We aimed to develop and implement a large PA study to identify antecedents of fatal stimulant poisoning, seeking to maximize data gathering and ethical interactions during the collateral interviews. Methods: We ascertained death records from the California Electronic Death Reporting System (CA-EDRS) and the San Francisco Office of the County Medical Examiner (OCME) from June 2022 through December 2023. We selected deaths determined to be due to acute poisoning from cocaine or methamphetamine, which occurred 3-12 months prior and were not attributed to suicide or homicide. We identified 31 stimulant-fentanyl and 70 stimulant-no-opioid decedents. We sought 2 informants for each decedent, who were able to describe the decedent across their life course. Informants were at least 18 years of age, communicated with the decedent within the year before death, and were aware that the decedent had been using substances during that year. Upon completion of at least one informant interview conducted by staff with bachelor's or master's degrees, we collected OCME, medical record, and substance use disorder treatment data for the decedent. Planned analyses include least absolute shrinkage and selection operator regressions of quantitative data and thematic analyses of qualitative data. Results: We identified and interviewed at least one informant (N=141) for each decedent (N=101). Based on feedback during recruitment, we adapted language to improve rapport, including changing the term "accidental death" to "premature death," offering condolences, and providing content warnings. As expected, family members were able to provide more data about the decedent's childhood and adolescence, and nonfamily informants provided more data regarding events proximal to death. We found that the interviews were stressful for both the interviewee and interviewer, especially when participants thought the study was intrusive or experienced significant grief during the interviews. Conclusions: In developing and implementing PA research on fatal stimulant poisoning, we noted the importance of recruitment language regarding cause of death and condolences with collateral informants. Compassion and respect were critical to facilitate the interview process and maintain an ethical framework. We discuss several barriers to success and lessons learned while conducting PA interviews, as well as recommendations for future PA studies.

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)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,245
Tête enseignante GPT0,647
Écart entre enseignants0,402 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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