Population-Based Stimulant Toxicity Death Rate in Newfoundland and Labrador: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Substance use is a growing concern in Canada that is characterized by a multitude of contributing factors. Subsequently, there has been a rise in both the harms associated with substance use as well as substance-related acute toxicity deaths. This study will quantify stimulant toxicity deaths in Newfoundland and Labrador. Methods: This study used a retrospective cohort design to characterize the sample of patients who died via stimulant toxicity in NL from January 1st, 2020 to December 31st, 2023. Results: Stimulant-related deaths in Newfoundland and Labrador increased between 2020 (n=10) and 2023 (n=31); this increase is generally in line with national trends. Males consistently surpassed females for all stimulant-related drug toxicity deaths throughout our period of observation by large ratios. Both sexes have seen upward trends in total stimulant-related drug toxicity deaths for each year of observation. Stimulants were frequently used in conjunction with opioids. We were interested in the role of polysubstances within our sample and found that almost half (48.5%) of the substances involved in stimulant-related deaths contained opioids. Conclusion: Significant increases in stimulant-related mortality warrant further study of stimulant use in the country and reinforce the need to identify effective policy solutions. Almost all (96%) stimulant-related deaths reported in NL from 2020-2023 were accidental, further justifying the need for the identification of relevant risk factors and effective initiatives aimed at reducing stimulant misuse.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».