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Enregistrement W2023504134 · doi:10.3821/145.4.cpj168

Monitoring Programs for Drugs with Potential for Abuse or Misuse in Canada

2012· article· en· W2023504134 sur OpenAlexaffvenueabout
Gabrielle Richard, Vanessa Ojala, Austin Ojala, Susan K. Bowles, Hoan Linh Banh

Notice bibliographique

RevueCanadian Pharmacists Journal / Revue des Pharmaciens du Canada · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrugs of abuseMedical prescriptionPossession (linguistics)BusinessMedicineEnvironmental healthDrugMedical emergencyPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The compliance and monitoring of controlled substances in Canada are regulated by Health Canada's Controlled Drugs and Substances Act. The Controlled Drugs and Substances Act (CDSA) was passed in 1996 to replace The Narcotic Control Act and Food and Drugs Act, Parts III and IV. It establishes 8 schedules of controlled substances and 2 classes of precursors. While the importation, production, distribution and possession of various drugs and substances in Canada are governed primarily by the provisions of the CDSA, it does not regulate or monitor the prescribing of narcotics or controlled substances. At present in Canada, there are no national monitoring or comprehensive surveillance systems in place to identify, monitor, record and track the diversion, abuse and misuse of narcotics or controlled substances. As a result, individual provinces have established prescription monitoring programs to promote the appropriate use of certain monitored drugs with the potential for abuse, misuse and diversion for nonmedical purposes. Currently, in Canada, there are 7 monitoring programs, with 1 program in development. The goal is to reduce the abuse or misuse of monitored drugs in these provinces. The objective of this paper is to provide a summary of the drug monitoring programs available in Canada, the review process to include or exclude drugs in the program and program evaluation for outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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