Trends, characteristics, and circumstances surrounding stimulant toxicity deaths in Ontario, Canada from 2018 to 2021
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: As the drug toxicity crisis continues to evolve globally, harms related to non-opioid substances, including stimulants, have risen in parallel. Our study aims were to describe trends in accidental stimulant toxicity deaths and to characterize demographic characteristics of decedents and the circumstances surrounding death. METHODS: We conducted a population-based repeated cross-sectional study, of all accidental stimulant toxicity deaths between January 1, 2018, and December 31, 2021, in Ontario, Canada. We reported monthly rates of stimulant toxicity deaths per 100,000 people residing in Ontario and the circumstances surrounding death. All analyses were stratified by the type of stimulant(s) involved in death. RESULTS: Between 2018 and 2021, we identified 5210 stimulant toxicity deaths with the monthly rate rising from 0.4 to 1.0 per 100,000. Both cocaine and methamphetamine were involved in 16.2 % of deaths, and 56.2 % and 27.7 % involved cocaine or methamphetamine (without other stimulants), respectively. Over 80 % of deaths also involved an opioid. Among all deaths, 75.2 % of decedents were male, 53.1 % were aged 25-44, and over half of all deaths occurred in private residences (64.7 %). CONCLUSIONS: The rate of stimulant toxicity deaths has continued to grow, more than doubling over a three-year period. As stimulant-related deaths continue to rise, comprehensive social supports and mental health services, including harm reduction and treatment programs adapted to the unique needs of people who use stimulants alone or in combination with other substances, are urgently required to meet the changing needs of people who use drugs.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».