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Enregistrement W2069111680 · doi:10.12927/hcq.2011.22153

Geographical Variation in Opioid Prescribing and Opioid-Related Mortality in Ontario

2011· article· en· W2069111680 sur OpenAlexafffundabout
Tara Gomes, David N. Juurlink, Rahim Moineddin, Piotr Gozdyra, Irfan A. Dhalla, Michael Paterson, Muhammad Mamdani

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicinePublic healthMedical prescriptionOpioidOpioid overdosePopulationOpioid epidemicEnvironmental healthNursing(+)-NaloxoneInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Issue Overdoses and deaths involving prescription opioids are a major public health concern. Recent data from the United States indicate an opioid-related death rate of 6.4 per 100,000 population annually, which exceeds the annual human immunodeficiency virus–related death rate at 4.0 per 100,000 population (Centers for Disease Control and Prevention 2009; Heron et al. 2009). Although the relationship between opioid prescriptions and the risk of adverse events is becoming more widely appreciated (Dhalla et al. 2009; Dunn et al. 2010), opioid prescribing practices, abuse and diversion have been shown to exhibit substantial geographical variability, and this may have implications for public health policy decisions and interventions (Curtis et al. 2006; Webster et al. 2009).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeObservationnel
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

Citations82
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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