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Record W2891369073 · doi:10.24095/hpcdp.38.9.04f

Habitudes d'utilisation des soins de santé chez les personnes ayant fait une surdose de drogues illicites : analyse descriptivefondée sur la Cohorte provinciale des victimes de surdoses de la Colombie-Britannique

2018· article· fr· W2891369073 on OpenAlexaffvenueabout
Michael Otterstatter, Alexis Crabtree, Sabina Dobrer, Brooke Kinniburgh, Salman Klar, Anthony Leamon, Jennifer May‐Hadford, Christopher P. Mill, Mina Park, Andrew W. Tu, Lü Zheng

Bibliographic record

VenuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicOpioid Use Disorder Treatment
Canadian institutionsIsland HealthPublic Health Agency of CanadaFraser HealthBC Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
FundersMinistère de la Santé
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction La Colombie-Britannique (C.-B.) a déclaré un état d'urgence en santé publique en avril 2016 en réaction à une augmentation rapide du nombre de décès par surdose. Une meilleure compréhension de l'utilisation des soins de santé est nécessaire pour guider les stratégies de prévention pour les personnes qui font une surdose de drogues illicites. Méthodologie La cohorte provinciale des victimes de surdoses comprend des données administratives couplées sur l'utilisation des soins de santé par les personnes qui ont été victimes d'une surdose de drogues illicites en Colombie-Britannique entre le 1er janvier 2015 et le 30 novembre 2016. Les cas de surdose ont été relevés à l'aide de données provenant des services ambulanciers, des enquêtes des coroners, des appels aux centres antipoison et des dossiers administratifs des hôpitaux, des services d'urgence et des médecins. Au total, 10 455 cas de surdose ont été recensés et comparés à 52 275 témoins appariés selon l'âge, le sexe et la zone de résidence en vue d'une analyse descriptive de l'utilisation des soins de santé. Résultats Les deux tiers (66 %) des cas de surdose concernaient des hommes, et environ la moitié (49 %) les 20 à 39 ans. Plus de la moitié des cas (54 %) se sont rendus au service d'urgence, et environ le quart (26 %) ont été admis à l'hôpital au cours de l'année précédant la surdose, comparativement à respectivement 17 % et 9 % des témoins. Cependant, près d'un cinquième (19 %) des cas ont été enregistrés comme ayant quitté le service d'urgence sans avoir été vus par le médecin ou contre son avis. Des proportions élevées de cas (75 %) et de témoins (72 %) ont consulté un médecin en milieu communautaire. La consommation de substances et des problèmes en santé mentale ont été les diagnostics les plus courants chez les personnes qui ont fait une surdose. Conclusion Les personnes qui ont fait une surdose ont souvent eu accès au système de soins de santé au cours de l'année précédant la surdose. Compte tenu de ces taux élevés d'utilisation des soins de santé, on pourrait peut-être repérer les personnes à risque avant qu'elles ne fassent de surdose et les aiguiller vers des programmes ciblés et des interventions fondées sur des données probantes. Il est prévu d'utiliser la cohorte provinciale des victimes de surdoses de la Colombie-Britannique pour déterminer les facteurs de risque relatifs aux surdoses et aux décès par surdose.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.460
Threshold uncertainty score0.925

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.291
Teacher spread0.278 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2018
Admission routes3
Has abstractyes

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