The Impact of Neighbourhood-Level Marginalization on risk of Opioid Overdose and Opioid Use Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background: Canada is in the midst of an opioid crisis, characterized by a dramatic increase in opioid-related poisonings, deaths, and dependency over the course of several years. Neighbourhood-level marginalization, defined as the degree to which individuals living within a neighbourhood are peripheralized and isolated from society, has been proposed as a risk factor for opioid-related harm, but the relationship has not been well-documented. Objectives: To investigate the relationship between three neighbourhood-level dimensions of marginalization and risk of opioid overdose (OD) (fatal and non-fatal), fatal OD, and opioid use disorder (OUD). Methods: Data were sourced from administrative datasets housed at ICES. Non-fatal OD was sourced using ICD-10 codes from inpatient, community health, and hospital discharge datasets. Fatal OD was sourced using information from the Chief Coroner’s office. Incident OUD diagnoses were sourced using ICD-10, DSM-V, OHIP fee codes, and DINs. Covariates included previous mental illness or substance use disorder diagnoses, income, rurality, age, and sex. Results: Using simple random sampling from a larger cohort of 10,806,807 Ontarians, a total of 1,886,385 people were included in the cohort for the first manuscript and a total of 217,820 were included in the second. Households and dwellings were significantly associated with all three forms of opioid-related harm. Material resources impacted all quintiles for overdose, some for opioid use disorder, and only the most marginalized quintile for fatal overdose. Age and labour force influenced all quintiles of overdose, but very weakly, only impacted the most marginalized quintile for opioid use disorder, and did not significantly impact fatal overdose at all. Conclusion: Neighbourhood-level marginalization significantly increased risk of opioid-related harm, but varied in magnitude in different quintiles and for different outcomes. These results were seen even after adjusting for relevant clinical and demographic factors, including income. Future research should further investigate these dimensions and interventions should focus on highly marginalized areas.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».