The combined impacts of toxic drug use and the 2021 Heat Dome in Canada: A thematic analysis of online news media articles
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: During the summer of 2021, western Canada experienced a historic and deadly extreme heat event. Simultaneously, toxic drug use and overdoses related to high-risk use of opioids and polysubstance use continued to rise across the country. However, the combined impacts of these intersecting public health crises remain poorly understood as relevant data sources are limited in Canada. METHODS: We explored news media articles (n = 86, 3%) discussing toxic drug use, overdose-related deaths and the 2021 Heat Dome which were identified in a systematic review of Canadian online news media (e.g., newspaper articles, radio broadcasts) from five subscription news databases and an extensive grey literature search (n = 2909). The analyzed articles were published before, during and after the 2021 Heat Dome, and were qualitatively coded and thematically analyzed in NVivo to identify patterns of meaning across the dataset. RESULTS: Four main themes were identified within our media-based analysis: (I) the reported impact of toxic drug use on human thermoregulation and behavioural adaptation; (II) the reported demand of intersecting crises on the health system; (III) barriers and stigma reported to influence an individual's access to or use of heat mitigation behaviours and services; and (IV) the reported impact of extreme heat on the public health response to drug poisoning emergencies. CONCLUSION: With increasing temperature extremes and a rising tide of toxic drug use and overdoses, our findings illustrate that there is a need for further research to better understand the combined impacts when toxic drug use, overdose-related deaths, and extreme heat coincide.
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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 | 0,012 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,044 | 0,075 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».