Notice bibliographique
Résumé
Conflicts of interest: The author is a founding director of a small start up company researching nonpsychotropic cannabinoid formulations for treatment of pain and inflammation Panag Pharma Inc. There is a growing and disturbing trend against the use of medical opioids in the developed world. The fear of addiction continues to contribute to the under treatment of pain and further stigmatization of people living with chronic pain conditions. This fear has recently been fueled by reports of increasing opioid related deaths in a context of what came to be known as nonmedical prescription opioid use (NMPOU) [1]. A number of publications left the impression that the general medical use of opioids was the problem, leading to overly simplistic analyses and interventions that would limit the availability of and access to opioid medications [2,3]. In addition, the media have published articles that are unbalanced, using headlines that exaggerate and polarize the issue and ignore the contribution of other medications [4]. For example, a recent study has identified that the rate of overdose death among those also receiving a benzodiazepine was 10 times higher [5]. This has not been helpful in finding solutions to a complex problem and may have contributed to a fear among physicians of prescribing opioids. In fact, as presented below, the evidence from national surveys supports that since 2011 in the United States and Canada, the general use of opioids has decreased to a significant degree such that those of us on the front lines of pain management are finding that patients are experiencing difficulty accessing opioids when they are medically appropriate. In addition, the negative attention to “pain killers” has further stigmatized and harmed people suffering with pain [6]. The pendulum has swung too far …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».