Customizing Compounded Topical Anesthetic Preparations
Notice bibliographique
Résumé
Sahar Whelan, RPh, BScPhm, MScPhm, graduated from the University of Toronto, Ontario, Canada, in 1988 with a bachelor's degree in pharmacy and in 1990 with a master's degree. She worked in the Retail and hospital sector; being the Director of Infusion Pharmacies, she specialized in compounding intravenous, nutrition, oral, dermatological, and sterile ophthalmic products. Souha Mourad, RPh, BScPhm, is a registered Pharmacist in the Province of Ontario, Canada and has more than four decades of pharmacy experience in the Middle East and Canada in areas such as hospital and retail. She specializes in the sterile and nonsterile compounding of various products for patients who require specific products not commercially available. She focuses on the customized needs of the patient. Address correspondence to Sahar Whelan, RPh, BScPhm, MScPhm, Concord Specialty Pharmacy, 2180 Steeles Avenue W, Unit 4, Concord, Ontario, Canada L4K 2Z5 (e-mail: [email protected]). The authors report no conflicts of interest. This article was written with strict ethical adherence and no funding was obtained to write the article.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».