Treatment of opioid dependence
Notice bibliographique
Résumé
Editor's note Opiate addiction is one misuse and dependence disorder for which we have good pharmacological treatments. Both methadone and buprenorphine are effective in withdrawing individuals from opiates via substitution, and their use in maintenance treatment has an excellent track record. Naltrexone may also be efficacious for selected patients. Psychosocial and behavioral treatments play a role too, most often in combination with pharmacological treatments or for patients who do not want pharmacological treatments. This is one subject in which practice varies enormously in different parts of the world. Readers who look at the text closely will notice considerable geographical variation in treatment polices, and it is a tribute to our authors that they have kept this to a minimum in this combined chapter. Introduction Opioid dependence is a chronic disorder characterized by relapse, increased mortality, significant medical morbidity, psychiatric sequelae and impaired social function in the individual. Accompanying these detrimental effects to the dependent individual are costs to their families and society secondary to impaired social and occupational functioning and increased criminal behavior or violence. In recent years there have been considerable gains in our understanding of the neurobiology of opioid dependence and in the development of new pharmacological and behavioral treatments for opioid dependence. Epidemiology In 1999 there were estimated to be 1 million chronic users of heroin in the United States, or 0.4% (4 per 1000) of the population (Rhodes et al ., 2000).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,024 | 0,007 |
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 ».