L’automédication chez les usagers de drogues : de la constitution de savoirs expérientiels à leur confrontation aux médecins
Notice bibliographique
Résumé
La dimension thérapeutique que peut revêtir la prise de drogues aux yeux des usagers reste peu explorée en sciences sociales. À partir d’une enquête qualitative, cet article étudie les pratiques d’automédication des usagers de drogues, ainsi que l’attitude des médecins généralistes à leur égard. La disponibilité des traitements de substitution aux opiacés sur le marché noir permet aux usagers de les utiliser en automédication pour soulager les symptômes de manque. Ces derniers consomment aussi divers médicaments et drogues illicites lorsqu’ils doivent faire face à des problèmes de santé courants (grippe, douleur, angoisse, par exemple). Par le biais de l’auto-expérimentation et de l’échange entre pairs, ils développent des savoirs expérientiels sur les produits et leur maniement, constitués et transmis au sein du monde des drogues. Mais ces savoirs ne sont pas toujours reconnus comme tels par les médecins, qui interprètent souvent l’automédication des usagers de drogues comme un mésusage ou une inobservance du traitement.
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 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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».