The Prescription Opioid Epidemic: Social Media Responses to the Residents’ Perspective Article
Notice bibliographique
Résumé
In June 2014, Annals of Emergency Medicine collaborated with the Academic Life in Emergency Medicine (ALiEM) blog-based Web site to host an online discussion session featuring the Annals Residents' Perspective article "The Opioid Prescription Epidemic and the Role of Emergency Medicine" by Poon and Greenwood-Ericksen. This dialogue included a live videocast with the authors and other experts, a detailed discussion on the ALiEM Web site's comment section, and real-time conversations on Twitter. Engagement was tracked through various Web analytic tools, and themes were identified by content curation. The dialogue resulted in 1,262 unique page views from 433 cities in 41 countries on the ALiEM Web site, 408,498 Twitter impressions, and 168 views of the video interview with the authors. Four major themes about prescription opioids identified included the following: physician knowledge, inconsistent medical education, balance between overprescribing and effective pain management, and approaches to solutions. Free social media technologies provide a unique opportunity to engage with a diverse community of emergency medicine and non-emergency medicine clinicians, nurses, learners, and even patients. Such technologies may allow more rapid hypothesis generation for future research and more accelerated knowledge translation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».