Synthèse des données probantes - La crise des opioïdes au Canada : une perspective nationale
Bibliographic record
Abstract
Introduction Cette recension offre un panorama à l'échelle nationale de ce que l’on savait, en décembre 2017, au sujet de la crise des opioïdes au Canada, en matière de décès et de méfaits liés à la consommation d’opioïdes et en matière de facteurs de risque potentiels. Méthodologie Nous avons examiné tous les rapports de surveillance et les rapports épidémiologiques sur les opioïdes destinés au public ayant été publiés par les ministères de la Santé des provinces et des territoires et les bureaux des coroners en chef ou des médecins légistes. Nous avons également examiné les publications de nos partenaires fédéraux ainsi que les rapports et les articles sur le sujet publiés jusqu'à décembre 2017. Nous avons synthétisé les données en comparant les taux de mortalité et de morbidité liés à la consommation d’opioïdes dans les provinces et les territoires aux taux observés à l’échelle nationale afin de déceler d’éventuelles tendances à l’échelle régionale. Résultats La crise des opioïdes touche toutes les régions du pays, mais certaines sont plus durement atteintes que d’autres. En effet, depuis 2016, les taux de décès et d’hospitalisations apparemment liés à la consommation d’opioïdes sont plus élevés dans les provinces de l’Ouest que sont la Colombie-Britannique et l’Alberta, ainsi qu’au Yukon et dans les Territoires du Nord-Ouest. À l’échelle nationale, la plupart des décès apparemment liés à la consommation d’opioïdes sont survenus chez des hommes et ils ont touché en plus grande proportion les 30 à 39 ans. Les données disponibles laissent penser qu'il existe des différences régionales en matière de résultats de santé en fonction de l'âge et du sexe, en particulier lorsque des opioïdes synthétiques sont en cause. Toutefois, des différences relevant des méthodes de collecte et des exigences relatives à la déclaration des données peuvent jouer sur l’interprétation et la comparabilité des résultats. Conclusion Ce rapport relève des lacunes en ce qui concerne certaines données et certains domaines, auxquelles il faudra remédier en menant des études plus approfondies pour mieux comprendre la crise nationale des opioïdes. L’Agence de la santé publique du Canada va continuer de travailler en étroite collaboration avec les provinces, les territoires et ses partenaires nationaux pour affiner et normaliser les processus de collecte de données à l’échelle nationale, mener des études spécifiques et améliorer l’échange d’information, afin que l’on dispose de meilleures données sur lesquelles se fonder pour élaborer des mesures de santé publique et prévenir les décès et les méfaits liés aux opioïdes.
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 | 0.026 | 0.108 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.016 | 0.028 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.002 |
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".