The relationship between COVID-19 and opioid-related emergency department visits in Alberta, Canada: an interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Emergency departments (EDs) are important health care access points for people who use drugs (PWUD), but little is known about whether the onset of the COVID-19 pandemic was associated with changes in opioid-related emergency presentations. We investigated whether (1) the onset of the COVID-19 pandemic was associated with any change in average rates of opioid-related ED visits in Alberta; and (2) this varied across regions with different COVID-19 case rates. METHODS: We conducted maximum-likelihood interrupted time series analyses to compare opioid-related ED visits during the "prepandemic period" (3 March 2019-1 March 2020) and the "pandemic period" (2 March 2020-14 March 2021). RESULTS: There were 8883 and 11 657 opioid-related ED visits during the prepandemic and pandemic periods, respectively. The onset of the COVID-19 pandemic was associated with an increase in opioid-related ED visits (Edmonton: IRR = 1.37, 95% CI: 1.30- 1.44, p < 0.05; Calgary: IRR = 1.14, 95% CI: 1.07-1.20, p < 0.05; Other health zones: IRR = 1.14, 95% CI: 1.07-1.21, p < 0.05). Changing COVID-19 case counts did not correspond with changing rates of opioid-related ED visits across regions. CONCLUSION: The increase in opioid-related ED visits associated with the onset of the COVID-19 pandemic was unrelated to COVID-19 case prevalence in Alberta.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».