Novel Psychoactive Substances: Systematic Review and Evidence-Based Analysis of Literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The research output within the discipline of novel psychoactive substances (NPS) has been evolving since the end of the last decade. The introduction of the concept of evidence-based Medicine led to a revolutionary growth of all fields of medical research. The enhancements of research quality were also paralleled by the development of tools for critical analysis of literature.MATERIALS & METHODS: The aim of the study is to assess the NPS research output, by means of evaluation of the level-of-evidence and the implemented statistical analyses. An extensive database of near 600 published manuscript was created; the papers were selected from the PubMed/Medline database by using pre-specified keywords. Each manuscript will be systematically scanned for; the first author, research institution, country, year of publication, type of study, statistical analysis, level-of-evidence, and journals of publication. Research efforts from the Middle East were also observed and quantified.RESULTS: Teams of NPS researchers included members in the range of one to twenty-nine, with and an average of 4.75 authors per publication. Research output was densely mapped in the developed countries including the UK (53%), US (19%), Italy (14%), Germany (14%), and Sweden (10%); the Middle East contribution was minimal (<1%). The top two research institutes were; King’s College London (UK) and Sapienza University of Rome (Italy). Studies included; Cross-sectional analyses (15%), Reviews (18%), and Analytic chemistry (36%). A considerable number of publications (34%) had no statistics at all, while only 14% had inferential statistics. Top journals of publication were; Journal of Psychopharmacology, Current Neuropharmacology, and Drug and Alcohol Dependence.CONCLUSION: Research output should always be assessed for quality control purposes. This study represents an innovative and systematic method of critical analysis of NPS literature. Future study efforts should be respondent to this study to achieve a better quality of research.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».