Comments to regional problems of analgesic risk perception.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of our study was to analyse analgesic risk perception and then to compare analgesic drug choice among general practitioners. METHOD: The structured questionnaire was used and completed during continuous medical education lectures. Series of targeted open or close questions and visual analog scale (VAS) to determine drug risk perception were used. Slovak general practitioners attending continuous medical education lectures during 2004-2005 were invited to participate in the study. Group 1 consisted of respodents from Bratislava (capital city of Slovakia, n = 245) and group 2 consisted of general practitioners from 3 other cities (middle and eastern Slovakia, n = 325). Data were compared to reported adverse drug reactions. RESULTS: Quarter of doctors 25.3% (n = 62), (25.2% (n = 82) respectively), considered non-steroidal anti-inflammatory drugs to be the safest group of analgesics. Gastrointestinal damage in general was perceived as most common adverse drug reaction. 72.41% (75.94% respectively) of respondents considered analgesics as exactly or probably danger. Perceived drug risk labeled on VAS was 4.23 (SD 1.52), (3.22 (SD 2.19) respectively) (p < 0.05). Total number of reported adverse drug reactions in years 1998-2002 was 3249, 412 were related to analgesic use. Specific organotoxic adverse drug reactions (nephrotoxicity, etc.) were reported rarely. CONCLUSION: The actual perception of analgesic risk in Slovakia seems to be generally inadequate. We found only a low support of spontaneous adverse drug reactions reporting to the national monitoring system (Tab. 1, Fig. 2, Ref. 11).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».