Notice bibliographique
Résumé
The development of medications for treating persons with opioid use disorders has expanded the number of evidence-based treatment options, particularly for persons with the most severe disorders. It has also improved outcomes compared to psychosocial treatment alone and expanded treatment availability by increasing the number of physicians involved in treatment and the settings where patients can be treated. The medications include methadone, buprenorphine, buprenorphine/naloxone, and extended-release injectable naltrexone. Studies have shown that they are most effective when used over an extended, but as-yet-unspecified, period of time and with counseling and other services, particularly for the many with psychosocial problems. Though controversial in some cultures, well-designed studies in Switzerland, the Netherlands, Germany, and Canada have demonstrated the efficacy of supervised heroin injecting for persons who responded poorly to other treatments, and this treatment option has been approved by Switzerland and a few other E.U. countries. The degree to which medication-assisted therapies are available is dependent on many variables, including national and local regulations, preferences of individual providers and their geographical location, treatment costs, and insurance policies. Greater availability of medication-assisted therapies has become a major focus in the U.S. and Canada, where there has been a marked increase in deaths associated with heroin and prescription opioid use. This paper provides a brief summary of these developments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».