Shifts in self-reported non-fatal overdose trends following the COVID-19 pandemic onset : associations with opioid and stimulant use
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : Les données indiquent une tendance à la hausse des méfaits liés à la consommation de drogues au Québec depuis la pandémie de COVID-19. Cette tendance coïncide avec des changements notables dans l'offre de drogues illicites, caractérisée par une contamination accrue au fentanyl et à d'autres opioïdes puissants. Si les surdoses mortelles restent un défi majeur pour la santé publique, les surdoses non mortelles présentent également un risque important. Cependant, à ce jour, aucune étude longitudinale n'a examiné les tendances en matière de surdoses non mortelles au Québec à partir de données autodéclarées. Objectifs : Examiner les tendances temporelles des surdoses non mortelles au sein d'une cohorte de personnes qui s'injectent des drogues à Montréal, globalement et par type de drogue, et déterminer si le lien entre la consommation d'opioïdes et/ou de stimulants et les surdoses non mortelles différait entre les périodes pré-pandémiques et postpandémique. Méthode : La cohorte sur l'hépatite C est une étude longitudinale portant sur les personnes qui s'injectent des drogues. L'analyse actuelle a utilisé les données de 1,179 participants suivis entre mars 2011 et mars 2024. À l'aide de modèles additifs généralisés, nous avons examiné les tendances temporelles des surdoses non mortelles, tant dans l'ensemble que par type des drogues consommées. Nous avons utilisé des équations d'estimation généralisées pour évaluer le lien entre la consommation d'opioïdes et/ou de stimulants et les surdoses non mortelles, ainsi que le rôle de la pandémie en tant que modificateur d'effet. Résultats : Une augmentation significative de la tendance temporelle des surdoses non mortelles a été observée tant dans l'ensemble que chez les consommateurs d'opioïdes entre le dernier trimestre de 2019 et 2022. Aucun changement significatif n'a été observé chez les consommateurs de stimulants uniquement. Nos résultats suggèrent que la pandémie a modifié le lien entre la consommation d'opioïdes avec ou sans consommation de stimulants et les surdoses non mortelles. Conclusion : Nos conclusions concordent avec les tendances récentes observées au Québec et soulignent l'impact continu de l'offre de drogues illicites de plus en plus toxiques à la suite de la pandémie de COVID-19. Ces résultats soulignent l'urgence pour les autorités de santé publique de Montréal de donner la priorité à des interventions globales visant à lutter contre l'offre toxique d'opioïdes illicites.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».