Aperçu - Hospitalisations et visites à l’urgence en raison d’un empoisonnement aux opioïdes au Canada
Bibliographic record
Abstract
L’augmentation des méfaits attribuables aux opioïdes constitue un problème de plus en plus préoccupant en santé publique au Canada. Cette analyse a utilisé les données de la Base de données sur la morbidité des hôpitaux et du Système national de rapports sur les soins ambulatoires pour déterminer le nombre d’hospitalisations et de visites aux services d’urgence en raison d’un empoisonnement aux opioïdes au Canada. Le nombre d’hospitalisations pour empoisonnement aux opioïdes a augmenté au cours des 10 dernières années, atteignant 15,6 par tranche de 100 000 habitants en 2016-2017, et celui des visites aux services d’urgence en raison d’un empoisonnement aux opioïdes a également augmenté en Alberta et en Ontario, les deux provinces qui ont recueilli des données des services d’urgence assez détaillées pour être analysées. Ces résultats soulignent l’importance de la surveillance pancanadienne des méfaits attribuables aux opioïdes, ainsi que la nécessité de politiques fondées sur des données probantes pour aider à les réduire.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".