Shifts in self-reported non-fatal overdose trends following the COVID-19 pandemic onset : associations with opioid and stimulant use
Bibliographic record
Abstract
Introduction : Les données indiquent une tendance à la hausse des méfaits liés à la consommation de drogues au Québec depuis la pandémie de COVID-19. Cette tendance coïncide avec des changements notables dans l'offre de drogues illicites, caractérisée par une contamination accrue au fentanyl et à d'autres opioïdes puissants. Si les surdoses mortelles restent un défi majeur pour la santé publique, les surdoses non mortelles présentent également un risque important. Cependant, à ce jour, aucune étude longitudinale n'a examiné les tendances en matière de surdoses non mortelles au Québec à partir de données autodéclarées. Objectifs : Examiner les tendances temporelles des surdoses non mortelles au sein d'une cohorte de personnes qui s'injectent des drogues à Montréal, globalement et par type de drogue, et déterminer si le lien entre la consommation d'opioïdes et/ou de stimulants et les surdoses non mortelles différait entre les périodes pré-pandémiques et postpandémique. Méthode : La cohorte sur l'hépatite C est une étude longitudinale portant sur les personnes qui s'injectent des drogues. L'analyse actuelle a utilisé les données de 1,179 participants suivis entre mars 2011 et mars 2024. À l'aide de modèles additifs généralisés, nous avons examiné les tendances temporelles des surdoses non mortelles, tant dans l'ensemble que par type des drogues consommées. Nous avons utilisé des équations d'estimation généralisées pour évaluer le lien entre la consommation d'opioïdes et/ou de stimulants et les surdoses non mortelles, ainsi que le rôle de la pandémie en tant que modificateur d'effet. Résultats : Une augmentation significative de la tendance temporelle des surdoses non mortelles a été observée tant dans l'ensemble que chez les consommateurs d'opioïdes entre le dernier trimestre de 2019 et 2022. Aucun changement significatif n'a été observé chez les consommateurs de stimulants uniquement. Nos résultats suggèrent que la pandémie a modifié le lien entre la consommation d'opioïdes avec ou sans consommation de stimulants et les surdoses non mortelles. Conclusion : Nos conclusions concordent avec les tendances récentes observées au Québec et soulignent l'impact continu de l'offre de drogues illicites de plus en plus toxiques à la suite de la pandémie de COVID-19. Ces résultats soulignent l'urgence pour les autorités de santé publique de Montréal de donner la priorité à des interventions globales visant à lutter contre l'offre toxique d'opioïdes illicites.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".