Les troubles liés à l’utilisation des opioïdes prescrits médicalement
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiology Canada now has the second highest number of opioid prescriptions per capita in the world. The rate of prescriptions has increased over the last decade, most notably in adults over 55 years of age. A recognition of the importance of treating pain has influenced this increase, but higher rates of opioid prescribing have produced undesirable outcomes including the misuse of medication as well as an increased number of deaths and emergency department visits attributable to opioids. Diverse psychiatric disorders, such as major depression, now also occur in 40% of those with an opioid use disorder (OUD). Neuroscience We now understand that addictive behaviors are caused by both environmental and genetic factors. Although OUD has historically been perceived as a weakness of character, it is now clear that it is a chronic disease, which results from a complex interaction between a substance, such as opioid, environmental factors, and an individual's genotype. Unfortunately, this evidence has yet to be successfully translated into clinical practice and most physicians are unable to diagnose and manage OUD patients appropriately.Clinical guidelines Many clinical guidelines for the management of chronic, non-cancer pain are available. All guidelines identify the need to assess the patient appropriately and screen for factors associated with misuse before prescribing opioids. Guidelines generally acknowledge that patients should not be denied appropriate pain management, but that some patients will require close supervision and frequent follow-up to prevent the misuse of prescription opioids.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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 ».