MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2758352187 · doi:10.1097/prs.0000000000003742

Managing Opioid Addiction Risk in Plastic Surgery during the Perioperative Period

2017· review· en· W2758352187 sur OpenAlexaff
Daniel Demsey, Nicholas Carr, Hance Clarke, Sharon Vipler

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensVancouver Biotech (Canada)Toronto General HospitalVancouver General HospitalFraser HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésMedicinePerioperativeOpioidAddictionMedical prescriptionPsychiatryPopulationPublic healthDemographicsIntensive care medicineAnesthesiaEnvironmental healthNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Opioid addiction is a public health crisis that affects all areas of medicine. Large numbers of the population across all racial and economic demographics misuse prescription opioids and use illicit opioids. The current understanding is that opioid misuse is a disease that requires treatment, and is not an issue of choice or character. Use of opioid medication is a necessary part of postoperative analgesia, but many physicians are unsure of how to do this safely given the risk of patients developing an opioid misuse disorder. This review gives an update of the current state of the opioid crisis, explains how current surgeons' prescribing practices are contributing to it, and gives recommendations on how to use opioid medication safely in the perioperative period.

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)0,002
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,257 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations49
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePlastic & Reconstructive SurgeryMême sujetOpioid Use Disorder TreatmentTravaux en français237 207