Patterns of intentional overdoses in young patients: a retrospective cohort study in Québec, Canada (2020-2022)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In Canada, suicide/self-harm is the second-leading cause of injury-related deaths. Data from Canadian poison centres suggest that the number of suspected intentional self-harm involving poisoning is increasing, with youth being particularly affected. Understanding this trend is crucial for developing effective interventions. Methods: We conducted a retrospective cohort study using data from the Québec poison centre's ToxiQc database. All self-harm cases in patients aged 6 to 12 and 13 to 19 years between January 1, 2020 and December 31, 2022 were included. We extracted variables on patient demographics, substance exposure, route of administration, caller location and final outcome. We used descriptive statistics to analyze the cases. Results: A total of 5241 cases were included, with 84.7% being female and a mean age of 15.9 years. Most exposures occurred at home, with school being the second most common location for the 6 to 12 years. Single-substance exposures (64%) and oral exposure (99%) were predominant. Acetaminophen (31%) (95% CI [29, 32]), antidepressants (29%) (95% CI [28, 31]) and NSAIDs (17%) (95% CI [16, 18]) were the top three categories of substances involved. Natural health products ranked among the top 10 substances, with melatonin present in 87% (27/31) of cases for ages 6 to 12 and 90% (193/214) for ages 13 to 19. A small proportion of the cases had a known unfavourable outcome with moderate effect (5.3%%) (95% CI [4.6, 6.01]) and major effect (0.9%) (95% CI [0.69, 1.3]). Conclusion: Accessibility likely explains the substances used in self-harm, with both over-the-counter and prescribed medications frequently involved. It is crucial to promote prevention messages to physicians, pharmacists and parents on safely storing a minimum amount of medication at home and assisting children in managing their medication.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».