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Enregistrement W7134895576 · doi:10.7202/1123905ar

Caractéristiques des victimes de surdose accidentelle et utilisation des services en Montérégie

2025· article· fr· W7134895576 sur OpenAlexaffvenueabout
Marianne Bouvrette, Julie Loslier, David-Martin Milot

Notice bibliographique

RevueDrogues santé et société · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensSanté Montérégie
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoison controlOccupational accidentElectrocution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La crise des surdoses représente un important enjeu de santé publique. Au Québec, 2375 décès ont été reliés à une intoxication suspectée aux opioïdes ou à d’autres drogues entre 2018 et 2022. La Montérégie est la deuxième région la plus touchée en termes de nombre. En connaissant mieux les caractéristiques des victimes et leur utilisation des services, des pistes d’actions peuvent être proposées afin d’améliorer les interventions en prévention des décès par surdose. Un devis descriptif a été utilisé avec une analyse rétrospective des rapports de coroners ayant porté sur les décès par surdose accidentelle, survenus entre 2018 et 2022, chez les adultes ayant une adresse associée à une résidence principale en Montérégie (n=222). Les taux de décès par surdose accidentelle pour cette période sont plus élevés dans certaines municipalités ou communautés. Des témoins de l’intoxication sont souvent présents (n=99 ; 45 %). Des problèmes de consommation (n=183 ; 82 %), de santé physique (n=120 ; 54 %) et de santé mentale (n=103 ; 46 %) sont souvent rapportés. Les 218 analyses toxicologiques montrent notamment la présence d’opioïdes (n=115 ; 53 %), de benzodiazépines (n=86 ; 39 %), d’antidépresseurs (n=85 ; 39 %), d’antipsychotiques (n=57 ; 26 %) et d’alcool (n=52 ; 24 %). La moitié des personnes ont eu un contact avec le réseau de la santé et des services sociaux (n=112 ; 50 %), dont plusieurs dans l’année (n=93 ; 42 %), le mois (n=47 ; 21 %) ou la semaine (n=31 ; 14 %) précédant le décès. La mortalité par surdose est un phénomène complexe, multifactoriel et évitable. Plusieurs aspects liés au phénomène permettent d’identifier des pistes d’intervention pouvant contribuer à éviter les surdoses mortelles. Par exemple, les témoins devraient reconnaître les signes et symptômes de surdose et intervenir rapidement en suivant les bonnes pratiques. Les interventions devraient cibler non seulement l’usage d’opioïdes, mais aussi celle de médicaments prescrits et d’alcool. L’utilisation importante des services avant les décès suggère des opportunités d’intervention en lien avec les différentes comorbidités présentes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,736

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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