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Record W2891864347 · doi:10.24095/hpcdp.38.9.03f

Surveillance des cas suspectés d’intoxication et de blessures liées aux opioïdes : tendances et contexte tirésdu Système canadien hospitalier d’information et de recherche en prévention des traumatismes, mars 2011 à juin 2017

2018· article· fr· W2891864347 on OpenAlexaffvenueabout
T. Minh, Vicky C. Chang, Semra Tibebu, Wendy Thompson, Anne‐Marie Ugnat

Bibliographic record

VenuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicOpioid Use Disorder Treatment
Canadian institutionsCarleton UniversityPublic Health OntarioUniversity of TorontoPublic Health Agency of Canada
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceGynecologyMedicinePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction La crise actuelle des opioïdes est un problème de santé publique majeur au Canada. Il est nécessaire de connaître les facteurs de risque en amont associés à la consommation d’opioïdes pour éclairer les efforts de prévention des blessures, de promotion de la santé et de réduction des méfaits. Méthodologie Nous avons analysé les données sur les blessures subies par des personnes traitées dans les services d’urgence (SU) de onze hôpitaux pédiatriques et de six hôpitaux généraux au Canada et recueillies par le Système canadien hospitalier d’information et de recherche en prévention des traumatismes en ligne (SCHIRPTe) entre mars 2011 et juin 2017. Nous avons identifié les blessures apparemment liées aux opioïdes au moyen de chaînes de recherche et nous les avons vérifiées manuellement. Nous avons calculé des rapports proportionnels de blessures (RPB) en fonction de l’âge et du sexe ainsi que des intervalles de confiance à 95 % pour comparer les blessures liées à la consommation d’opioïdes à l'ensemble des blessures figurant dans le SCHIRPTe. Une régression binomiale négative a été utilisée pour déterminer les tendances au fil du temps. Nous avons effectué des analyses qualitatives des informations descriptives afin d'en dégager les thèmes communs spécifiques à chaque étape de vie. Résultats Nous avons identifié 583 cas d'intoxications ou de blessures apparemment liées aux opioïdes dans le SCHIRPTe pour la période allant de mars 2011 à juin 2017. La majorité concernaient des femmes (55 %) et sont survenues au domicile des patients (51 %). Quarante-cinq pour cent des blessures étaient des automutilations intentionnelles. Chez les enfants (1 à 9 ans), la plupart des blessures ont été causées par une consommation accidentelle d’opioïdes laissés sans surveillance. Chez les jeunes (10 à 19 ans) et les adultes (20 à 49 ans), la consommation d’opioïdes était associée à une maladie mentale sous-jacente. Dans l’ensemble, on observe une augmentation de la variation annuelle moyenne en pourcentage (VAMP) du taux de blessures (pour 100 000 cas dans le SCHIRPTe) depuis 2012 (VAMP = 11,9 %, p $lt; 0,05), particulièrement marquée chez les hommes (VAMP = 16,3 %, p $lt; 0,05). Les personnes victimes de blessures apparemment liées à la consommation d’opioïdes étaient plus susceptibles d’être admises à l’hôpital que les personnes victimes d'autres types de blessure (RPB = 5,3, IC à 95 % : 4,6 à 6,2). Conclusion Les déterminants en amont des blessures liées à l’utilisation d’opioïdes sont complexes et varient probablement selon les sous-populations. La surveillance continue des facteurs de risque est donc importante afin d'obtenir les données probantes nécessaires à la prévention d’autres surdoses et décès.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.015
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 score0.177
Threshold uncertainty score0.356

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.015
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.006
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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 head0.034
GPT teacher head0.369
Teacher spread0.335 · 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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