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Enregistrement W2586953241 · doi:10.7202/1038627ar

Trajectoires de l’usage de substances psychoactives chez les personnes lésées médullaires

2017· article· fr· W2586953241 sur OpenAlexvenueno aff
Myriane Tétrault, Frédérique Courtois

Notice bibliographique

RevueDrogues santé et société · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Certains groupes sociaux afficheraient une plus forte prévalence de consommation de substances psychoactives que la population générale, comme c’est le cas pour les personnes ayant subi une blessure à la moelle épinière. Le premier objectif de cet article est d’évaluer la prévalence d’usage d’alcool, de drogues illicites et de médicaments psychotropes chez les personnes lésées médullaires en fonction du type de consommateurs. Le second objectif est d’évaluer l’évolution de l’usage selon les périodes précédant la lésion, de réadaptation fonctionnelle et de retour à domicile. Un échantillon de 85 adultes avec une lésion à la moelle épinière présentement au retour à domicile a été interviewé entre 2007 et 2008 à l’aide de la grille de dépistage/évaluation du besoin d’aide-Alcool et Drogues. Les résultats montrent que le nombre de consommateurs à haut risque d’alcool diminue de manière significative de la période précédant la lésion médullaire à celle du retour à domicile. Les résultats ne se sont pas avérés significatifs pour la consommation de drogues et de médicaments sédatifs. Les résultats sur la consommation réduite de SPA durant la période de réadaptation fonctionnelle soulèvent la nécessité de motiver les institutions à rester vigilantes sur la consommation de leurs bénéficiaires LM et les médecins sur leurs prescriptions de médicaments.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,361 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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