The Perils of Pain: Applying Primary Prevention to Combat Canada's Opioid Crisis
Notice bibliographique
Résumé
The development and promotion of the pain reliever OxyContin marks a dark chapter in modern healthcare, leaving lasting impact. Following the introduction of the drug in 1996 by Purdue Pharma, it became popularized among prescribers due to the company’s unsupported assurance of its safety and efficacy. OxyContin has been highly profitable for Purdue but has resulted in dangerous health side effects, most notably chronic addiction. In addition, the increasing prevalence of opioid addiction exacerbates health and societal problems like illicit drug use, especially the abuse of other opioids like heroine and fentanyl. The ramifications of the opioid crisis extend beyond individual health problems, causing social issues, economic burden and political tensions as well. In response to this, the Canadian National Advisory Committee on Prescription Drug Misuse created the “First Do No Harm” strategy, focusing on prevention, education, treatment, monitoring and surveillance. Although these strategies have been applied with some success, opioid-related deaths and costs continue to grow in Canada. A primary preventative approach that focuses on using epidemiological data to reduce opioid access is thought to be an important part of ongoing strategies. Primary prevention will assist in improving the health of Canadians, mitigate future opioid-related healthcare costs and ultimately contribute toward stopping their ongoing distribution. In doing so, the future Canadian healthcare landscape, families and patients alike may be spared the collateral damage opioids cause.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».