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Enregistrement W2612284626 · doi:10.1503/cmaj.170363

Guideline for opioid therapy and chronic noncancer pain

2017· article· en· W2612284626 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Jason W. Busse, Samantha Craigie, David N. Juurlink, D. Norman Buckley, Li Wang, Rachel Couban, Thomas Agoritsas, Elie A. Akl, Alonso Carrasco‐Labra, Lynn Cooper, Chris Cull, Bruno R. da Costa, Joseph W. Frank, G. H. Grant, Alfonso Iorio, Navindra Persaud, Sol Stern, Peter Tugwell, Per Olav Vandvik, Gordon Guyatt

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésChronic painGuidelineMedicineChronic diseaseOpioidPhysical therapyIntensive care medicineInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic noncancer pain includes any painful condition that persists for at least three months and is not associated with malignant disease.[1][1] According to seven national surveys conducted between 1994 and 2008, 15%–19% of Canadian adults live with chronic noncancer pain.[2][2] Chronic

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,016

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,286 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations729
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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