Comparing Polysubstance and Single-class Toxicity Deaths in Newfoundland & Labrador, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study examined differences in demographic and substance profile trends between single-class and polysubstance drug toxicity deaths in Newfoundland and Labrador, Canada, between 2018 and 2024. Methods: The present study employed a retrospective chart review in which information was collected from death investigation charts of individuals who died from acute drug toxicity in Newfoundland and Labrador between 2018 and 2024. Data relating to demographics and toxicology of decedents was gathered from the Office of the Chief Medical Examiner. Results: 403 individuals died from acute drug toxicity in NL between 2018 and 2024. Of these, 293 deaths (72.7%) were determined accidental. Among accidental deaths, 160 deaths (55%) were caused by polysubstance toxicity and 133 deaths (45%) were caused by single-substance toxicity. Sex differences were more pronounced among females, who died more often from polysubstance than single-class deaths. Males died from single-class toxicity more often in the last three years of the study. Cocaine was the most implicated substance across toxicity types, and stimulant-opioid was the most common class combination contributing to polysubstance deaths. Geographical analysis implicates cocaine and ethanol across regions, across toxicity type. Conclusion: Accidental drug toxicity deaths continue to rise in Newfoundland & Labrador, across polysubstance and single-class toxicity. Complex patterns among sex distributions across toxicity type warrant further research. The heavy presence of cocaine, ethanol, and zopiclone, and the relatively low presence of non-pharmaceutical opioids in toxicology was in contrast to other jurisdictions in Canada and warrants attention from policy-makers and harm reduction service providers. Regional data from this small Canadian province is crucial in tailoring interventions for people who use drugs in the province.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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 ».