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Enregistrement W2574948240 · doi:10.1002/cpt.575

Designer Drugs 2.0

2017· editorial· en· W2574948240 sur OpenAlexaff
M HUESTIS, Rachel F. Tyndale

Notice bibliographique

RevueClinical Pharmacology & Therapeutics · 2017
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésSynthetic cannabinoidsHallucinogenPharmacologyPsilocybinDesigner drugMedicineRepurposingPsychosisCannabinoid Receptor AgonistsLysergic acid diethylamideNeuropharmacologyCannabinoidDrugPsychologyPsychiatryCannabinoid receptorReceptorSerotonin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This "Designer Drugs 2.0" issue of Clinical Pharmacology & Therapeutics focuses on novel psychoactive substances, primarily cannabinoids and cathinones, and the repurposing of established psychoactive compounds (e.g., modafinil, psilocybin, lysergic acid diethylamide, and 3,4-methylenedioxymethamphetamine) that simultaneously offer new pharmacotherapies and pose serious health problems. Novel psychoactive substances were initially used as potent tools to investigate endogenous neurotransmitter systems; for example, synthetic cannabinoids have much higher potency than Δ9-tetrahydrocannabinol at the cannabinoid receptors. However, they are now being used illicitly as well as being tested for their efficacy in numerous clinical indications. Likewise, previously established psychoactive drugs are being repurposed as treatments for a wide variety of indications where currently approved medications are ineffective. This set of papers examines the arising problems associated with designer drugs (e.g., adverse events, psychosis, rapid new synthesis, abuse liability testing, internet sales, scheduling) as well as the potential therapeutic promises in areas as diverse as cognition enhancement, exercise-mimetics, epilepsy, multiple sclerosis, and posttraumatic stress disorder.

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)0,009
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0110,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0860,087

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,405 · 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
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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