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Record W4284978015 · doi:10.24095/hpcdp.42.7.01f

Surveillance sentinelle des blessures et des intoxications liées à la consommation de cocaïne et d’autres substances : résultats du Système canadien hospitalier d’information et de recherche en prévention des traumatismes (SCHIRPT)

2022· article· fr· W4284978015 on OpenAlexaffvenueabout
Ithayavani Iynkkaran, Sarah Zutrauen, Sofiia Desiateryk, Ze Wang, Lina Ghandour, Steven McFaull, André Champagne, James Cheesman, T. Minh

Bibliographic record

VenuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldPharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
TopicForensic Toxicology and Drug Analysis
Canadian institutionsPublic Health OntarioPublic Health Agency of CanadaCommunications Security EstablishmentHealth CanadaUniversity of TorontoCarleton University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesCocaPolitical sciencePhilosophyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction Si la consommation de cocaïne est à l’origine de nombreuses blessures et intoxications, seul un nombre limité d’études a porté sur les blessures liées à la cocaïne. Cette étude a permis d’analyser un large éventail de blessures et d’intoxications liées à la consommation de cocaïne seule et en combinaison avec d’autres substances au Canada,à l’aide des données de surveillance sentinelle saisies dans la plateforme électronique du Système canadien hospitalier d’information et de recherche en prévention des traumatismes (eSCHIRPT). Méthodologie Nous avons extrait les dossiers correspondant aux blessures et aux intoxications liées à la consommation de cocaïne, seule ou en combinaison avec d’autres substances, saisis dans la base de données de l’eSCHIRPT entre janvier 2012 et décembre 2019 pour tous les groupes d’âge. Nous avons effectué des analyses descriptives afin d’obtenir la répartition des caractéristiques des patients et des blessures au sein des dossiers mentionnant des intoxications et des blessures liées à la consommation de cocaïne seule ou en combinaison avec d’autres substances. Nous avons réalisé des analyses statistiques afin de déterminer la proportion de blessures liées à la cocaïne pour 100 000 dossiers consignés dans l’eSCHIRPT. Nous avons évalué les tendances relatives aux blessures liées à la cocaïne en utilisant la variation annuelle en pourcentage (VAP). Résultats Des blessures et des intoxications liées à la cocaïne ont été signalées dans 123 dossiers pour 100 000 dossiers consignés dans l’eSCHIRPT. Des 1 482 patients qui se sont présentés aux urgences des établissements participant au SCHIRPT en lien avec ce type de blessure ou d’intoxication, la majorité avaient consommé de la cocaïne en combinaison avec une ou plusieurs substances (80,0 %; n = 1 186) plutôt que de la cocaïne seule (20,0 %; n = 296). Sur l’ensemble des dossiers associés à la cocaïne, l’intoxication était le diagnostic le plus fréquent (62,7 %; n = 930) et la plupart des blessures et des intoxications étaient non intentionnelles (73,5 %; n = 1 090). Globalement, les déclarations d’incidents relatifs à la cocaïne ont connu une hausse dans l’eSCHIRPT pour tous les groupes d’âge (VAP [total] = 47,8 %, p < 0,05) au cours de la période à l’étude (2012­2019). Conclusion La proportion plus importante de blessures et d’intoxications liées à la cocaïne chez les adolescents et les jeunes adultes ainsi que la consommation simultanée de cocaïne et d’autres substances révélées par notre étude témoignent de l’importance de procéder à une surveillance exhaustive des blessures et des intoxications liées à la cocaïne ainsi qu’à des interventions de santé publique fondées sur des données probantes

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)0.011
metaresearch head score (Gemma)0.046
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 score0.583
Threshold uncertainty score0.829

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0110.046
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.048
GPT teacher head0.395
Teacher spread0.347 · 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

Citations0
Published2022
Admission routes3
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