Aperçu - Blessures et intoxications associées à la consommation de méthamphétamine : surveillance sentinelle à l’aide de la plateforme électronique du Système canadien hospitalier d’information et de recherche en prévention des traumatismes (eSCHIRPT), 2011 à 2019
Bibliographic record
Abstract
Des données sur les consultations à un service des urgences pour des blessures et des intoxications liées à la méthamphétamine entre le 1er avril 2011 et le 9 août 2019 ont été saisies dans 19 sites sentinelles au Canada pour des patients de tous âges. On a recensé au total 1093 cas (97,6/100000 cas de l’eSCHIRPT) (dont 59,4 % de patients de sexe masculin). La proportion d’intoxications était plus élevée chez les femmes que chez les hommes (71 % contre 57,4 %). Les blessures et les intoxications accidentelles étaient en cause dans 14,8 % des consultations à un service des urgences. Les blessures autoinfligées (durant ou à la suite de la consommation de méthamphétamine) étaient à l’origine de 11,4 % des cas. Les circonstances des blessures et les intoxications associées à la méthamphétamine étaient variées : blessures autoinfligées, traumatismes cérébraux liés aux chutes, maladies mentales, activités criminelles et diverses autres situations. Ces facteurs devraient être pris en compte dans la préparation des stratégies de réduction des méfaits.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".