Neighbourhood risk factors and spatiotemporal trends for overdoses following cannabis legalization and pandemic restrictions in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Drug & opioid overdoses in Toronto, Canada, have risen substantially in recent years. To explore possible causes, we spatially analyze associations between overdose incidence data over 2019–2022 and select socioeconomic & built-environment variables among Toronto neighbourhoods. Using spatiotemporal analysis, we also assess average area trends and local hotspots before/after two major events: Canada's 2018 legalization of cannabis (2017–2020) and COVID-19 pandemic lockdowns (2019–2022). Previous discussions frame cannabis as a possible alternative to more dangerous drugs, while pandemic lockdowns were likely to reduce mental health and access to care. We find 1) overdose incidence shows positive association with household/neighbourhood instability and percent building coverage, 2) notable overdose increases in Toronto's suburban neighbourhoods, and 3) rising mean-area overdose rates, despite cannabis legalization. Potentially outsized effects of high-potency illicit opioids and pandemic lockdowns may influence these results. Policymakers should monitor post-lockdown overdose trends and explore harm reduction approaches and improved housing options as policy responses to reduce impacts from Toronto's ongoing drug crisis, especially in areas outside the downtown that have rising overdose rates. • Household stability & percent building coverage strongly associated with overdoses. • Overdoses increasing across Toronto following cannabis legalization and pandemic. • Outsized growth in overdoses in more suburban neighbourhoods of Toronto. • Pandemic's social impacts on overdose trends may subside after lifting lockdowns. • Addressing housing crisis may help strengthen households and reduce overdoses.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».