Décès accidentels attribuables à une intoxication aiguë due à une substance chez les jeunes au Canada : analyse descriptive d’une étude nationale portant sur l’examen des dossiers des données de coroners et de médecins légistes
Bibliographic record
Abstract
Introduction Les décès attribuables à une intoxication aiguë due à une substance sont à l’origine d’une crise de santé publique au Canada. Les jeunes courent souvent un risque accru de consommation de substances en raison de facteurs sociaux, environnementaux et structurels. Les objectifs de cette étude étaient de comprendre les caractéristiques des jeunes (12 à 24 ans) qui décèdent en raison d’une intoxication aiguë accidentelle au Canada ainsi que d’analyser les substances qui contribuent aux décès par intoxication aiguë chez les jeunes et les circonstances entourant ces décès. Méthodologie Nous avons utilisé les données d’une étude nationale portant sur l’examen des dossiers des données de coroners et de médecins légistes concernant les décès par intoxication aiguë survenus au Canada en 2016 et 2017 afin de réaliser des analyses descriptives à partir des proportions, des taux de décès et des taux proportionnels de décès. Dans la mesure du possible, les jeunes faisant partie de l’étude sur l’examen des dossiers ont été comparés, au moyen de données de recensement, aux jeunes dans la population générale et aux jeunes décédés toutes causes confondues. Résultats Sur les 732 jeunes décédés par intoxication aiguë accidentelle en 2016-2017, la plupart (94 %) avaient entre 18 et 24 ans. Les jeunes de 20 à 24 ans sans emploi et vivant dans un logement collectif ou sans domicile étaient surreprésentés parmi les décès accidentels par intoxication aiguë. Parmi les jeunes de 12 à 24 ans décédés en raison d’une intoxication aiguë accidentelle, beaucoup avaient des antécédents documentés de consommation de substances. Le fentanyl, la cocaïne et la méthamphétamine ont été les substances ayant le plus fréquemment contribué aux décès, et 38 % des décès ont eu lieu en présence d’un témoin ou potentiellement en présence d’un témoin. Conclusion Les résultats de cette étude soulignent la nécessité de mettre en place des mesures de prévention précoce, des stratégies de réduction des méfaits et des programmes portant sur la santé mentale, l’exposition à un événement traumatisant ainsi que le chômage et l’instabilité résidentielle, afin de réduire les méfaits de la consommation de substances chez les jeunes Canadiens.
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 | 0.007 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".