Characteristics and use of services of accidental overdose victims in a semi-urban region of Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The overdose crisis represents a major public health issue in Canada. In the Monteregie region (Province of Quebec), the Coroner's Office reports numerous deaths caused by suspected drugs poisoning. By better understanding the characteristics of victims and their use of health services, recommendations can be proposed to improve interventions to prevent overdose deaths. Methods A retrospective descriptive design in two subsequent parts was used: 1) Based on coroner reports concerning accidental overdose deaths occurring between 2018 and 2022 among adults with an address associated with a primary residence in Monteregie (n = 222); 2) From medical records of a convenience sample of the first part (n = 34). Data extraction tools were developed and then validated. Descriptive and qualitative analyses were conducted. Results Accidental overdose death rates are higher in certain municipalities or communities. Witnesses to the intoxication are often present (45%). Problems with substance use (82%), physical health (54%) and mental health (46%) are frequently reported. The toxicological analyses show the presence of opioids (53%), benzodiazepines (39%), antidepressants (39%), antipsychotics (26%) and alcohol (24%). Half of the people had contact with the health and social services network before their death. Seven service use profiles were identified, including precariousness (26%), physical disorders (26%) and psychiatric disorders (18%). Conclusions Causes of higher overdose death rates should be further investigated so that targeted actions can be implemented. More measures to educate witnesses on how to recognize the signs and symptoms of overdose and how to intervene quickly by following best practices are needed. Interventions should target not only opioid use, but also prescription drugs and alcohol. The significant use of services before death and the specific profiles suggest opportunities for intervention related to the different comorbidities present. Key messages • A better understanding of the phenomenon of fatal accidental overdoses, using coroner reports and medical records, makes it possible to identify potential interventions to prevent overdoses. • Victims of accidental overdoses have individual characteristics and specific use of health services allowing for upstream interventions based on the different comorbidities present.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».