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Record W4320157935 · doi:10.7202/1095346ar

Surdoses au Québec et inégalités sociales de santé

2023· article· fr· W4320157935 on OpenAlexaffvenueabout
Antoine Bertrand-Deschênes, André-Anne Parent, Miguel Bergeron-Longpré

Bibliographic record

VenueDrogues santé et société · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicHIV, Drug Use, Sexual Risk
Canadian institutionsCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

À la demande d’un regroupement d’organismes communautaires intervenant auprès d’utilisateurs de drogues, une équipe de recherche de l’École de travail social de l’Université de Montréal a été sollicitée pour procéder à une analyse de contenu des rapports du coroner dans les cas de décès par surdose. Ce travail de recherche s’inscrit dans le contexte de la crise des opioïdes qui touche le Québec et le Canada. Le but de ce projet était de déterminer comment les rapports d’investigation des coroners peuvent améliorer la compréhension de la crise des surdoses et alimenter les actions à prendre face à celle-ci. La recherche propose une analyse de contenu de 340 rapports de personnes décédées en 2017 au Québec et dont la cause probable du décès est liée à la consommation d’au moins une substance. Cet article présente les résultats liés au contexte social et à l’état de santé des personnes décédées de surdose selon les données fournies par les rapports de coroner. Le cadre théorique des déterminants de la santé est utilisé, permettant d’adopter une approche globale peu exploitée en intervention. Démontrant que la crise est bien plus qu’une crise des opioïdes, nos résultats mettent en lumière la surreprésentation des problèmes de santé physique et mentale chez les personnes décédées par surdose en plus des enjeux socioéconomiques sous-jacents. Ultimement, nous espérons que cette lecture plus englobante de la crise des surdoses sévissant au Québec et qui préoccupe intervenants, acteurs de santé publique, décideurs politiques et plusieurs autres contribuera à développer une meilleure réponse face à cet enjeu.

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)0.013
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 score0.035
Threshold uncertainty score0.253

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.013
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0070.003
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.000

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 head0.113
GPT teacher head0.448
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

Citations3
Published2023
Admission routes3
Has abstractyes

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