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Enregistrement W2594445156 · doi:10.5430/jnep.v7n8p57

Health implications and management of women with opioid use disorder

2017· article· en· W2594445156 sur OpenAlexvenueno aff
Lisa M. Hachey, Jason A. Gregg, Tamara L. Pavlik-Maus, Jill S. Jones

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpioid use disorderMedicineMethadonePsychiatryBuprenorphineOpioidPsychosocialPregnancyPublic healthHeroinDrugInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Opioid use disorder has risen to epidemic proportions in the United States at an alarming rate in the past decade and is considered a leading public health concern. Women have a higher rate of acute and chronic pain conditions and are more likely to be prescribed opioids for pain management. The disproportionate incidence of opioid use, misuse, and progression to heroin and injectable drug use among reproductive age women is associated with increased morbidity and mortality. Of particular concern are the unique health risks opioid-dependent women face including immune system alterations, endocrinopathies, diminished fertility, psychosocial isolation, interpersonal violence, and unintentional overdose. Opioid use in pregnancy is associated with negative maternal and neonatal consequences and requires comprehensive, multidisciplinary services for the co-occurring medical, mental health, infectious disease, social stressors, and legal issues. Neonatal abstinence syndrome is linked to a cluster of physiological withdrawal symptoms and considered the primary adverse outcome of opioid exposure in newborns. Maternal medication-assisted treatment with methadone or buprenorphine to decrease the negative effects of neonatal withdrawal is the standard of care for opioid use disorders in pregnancy. The complexity of services required for maternal opioid use disorders requires collaborative and multidisciplinary management strategies to optimize maternal and neonatal outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,369 · 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
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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