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Enregistrement W2202476177

Prise en charge en soins primaires des troubles liés à l’usage d’alcool et de la consommation à risque: Partie 2 : conseiller, prescrire, connecter.

2015· article· fr· W2202476177 sur OpenAlexaff
Sheryl Spithoff, Meldon Kahan

Notice bibliographique

RevueEurope PMC (PubMed Central) · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIF: Présenter aux médecins de soins primaires des renseignements et des conseils fondés sur des données probantes concernant la prise en charge de la consommation à risque et des troubles liés à l’usage d’alcool (TUA). SOURCES DES DONNÉES: Nous avons entrepris une recherche documentaire non systématique à l’aide d’expressions de recherche en anglais, notamment primary care; screening, interventions, management et treatment; et at-risk drinking, alcohol use disorders, alcohol dependence et alcohol abuse; ainsi que des interventions spécifiques en médecine et en counseling pertinentes aux soins primaires. PRINCIPAUX MESSAGES: Dans le cas de patients ayant une consommation à risque ou un TUA, les médecins devraient offrir du counseling et, au besoin (p. ex. les patients dont le TUA est de modéré à grave), prescrire et connecter. Counseling : Offrir à tous les patients ayant une consommation à risque une brève séance de counseling et un suivi. Offrir à tous les patients ayant un TUA des séances de counseling et un suivi constant (fréquent et régulier). Prescrire : Offrir des médicaments (disulfiram, naltrexone, acamprosate) à tous les patients ayant un TUA de modéré à grave. Connecter : Encourager les patients souffrant d’un TUA à suivre des programmes de counseling de jour ou en résidence et d’adhérer à des groupes d’entraide. S’il est indiqué de le faire, demander une consultation pour le patient auprès d’un spécialiste en médecine des dépendances, de services concurrents en santé mentale et en toxicomanie ou une thérapie spécialisée pour traumatisme. CONCLUSION: Les médecins de famille peuvent prendre en charge efficacement les patients qui ont une consommation à risque ou des TUA.

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)0,007
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,258 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2015
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Résumé présentoui

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