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Enregistrement W2014471709 · doi:10.1093/alcalc/agu053.67

OR14-3 * OPIOID SUBSTITUTION TREATMENT: FROM LAW TO CLINICAL PRACTICE AND VICE VERSA

2014· article· en· W2014471709 sur OpenAlexaboutno aff
Ojodomo Samuel Simon, R. Stamm

Notice bibliographique

RevueAlcohol and Alcoholism · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommon lawArticulation (sociology)AddictionLawImmigrationOrder (exchange)AuthorizationMedicinePolitical scienceBusinessPsychiatryPoliticsComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. On the edge of the «Third Francophone Conference on the Treatment of Opioid Addiction», the Neuchatel Institute of Health Law compared regulations for opioid substitution treatment (OST) in Switzerland, France, Canada, Belgium and Tunisia. Most standards described appear to be linked to a historic repressive framework. Reference to the right to health as defined by the Committee on Economic, Social and Cultural Rights (general comment 14), appear to be absent or unclear. We present the rational for creating an interdisciplinary panel from the concerned countries, in order to prepare recommendations about how a regulative system of OST should be based on scientific evidence and right to health. Method. Following a literature review identifying barriers to best practice from an addiction medicine point of view, a DELFI technique will identify the domains requiring removal or implementation of regulations, as a priority. Results and Conclusion. Based on the report of comparative law cited above, following areas need to be considered: access to care and free choice to treatment; the articulation of different laws; conditions for authorisation; concerned substances and products; personal conditions posed to patients and professionals; requirements and limitations surrounding substitution treatment itself; the terms of ending or interruption; the protection of personal data.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,162
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,346 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2014
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