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Enregistrement W1967851497 · doi:10.1186/1477-7517-4-10

It's time for Canadian community early warning systems for illicit drug overdoses

2007· editorial· en· W1967851497 sur OpenAlexaffabout
Sarah J. Fielden, David C. Marsh

Notice bibliographique

RevueHarm Reduction Journal · 2007
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensVancouver Coastal HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaw enforcementPublic healthDrug overdoseMedical emergencyAgency (philosophy)Warning systemMedicineEnvironmental healthPublic relationsBusinessPoison controlPolitical scienceNursingSociologyEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although fatal and non-fatal overdoses represent a significant source of morbidity and mortality, current systems of surveillance and communication in Canada provide inadequate measurement of drug trends and lack a timely response to drug-related hazards. In order for an effective early warning system for illicit drug overdoses to become a reality, a number of elements will be required: real-time epidemiologic surveillance systems for illicit drug trends and overdoses, inter-agency networks for gathering data and disseminating alerts, and mechanisms for effectively and respectfully engaging with members of drug using communities. An overdose warning system in an urban area like Vancouver would ideally be imbedded within a system that monitors drug trends and overdoses by incorporating qualitative and quantitative information obtained from multiple sources. Valuable information may be collected and disseminated through community organizations and services associated with public health, emergency health services, law enforcement, medical laboratories, emergency departments, community-based organizations, research institutions and people with addiction themselves. The present paper outlines considerations and conceptual elements required to guide implementation of such systems in Canadian cities such as Vancouver.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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