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Enregistrement W2942881830 · doi:10.1097/cxa.0000000000000015

Large Variation in Provincial Guidelines for Urine Drug Screening During Opioid Agonist Treatment in Canada

2018· article· en· W2942881830 sur OpenAlexaffvenueabout
Eloise Moss, J. Edward McEachern, Lauren Adye-White, Kelsey C. Priest, Lauren Gorfinkel, Evan Wood, Walter Cullen, Ján Klimas

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Addiction · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensBritish Columbia Centre on Substance UseSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésGuidelineMedicineClinical PracticeOpioidDrugMedical prescriptionUrineConsistency (knowledge bases)Family medicinePharmacologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Urine drug screening (UDS) is commonly used to detect or validate self-reported substance use, particularly when beginning and maintaining opioid agonist therapy. However, there is currently no summary of the published clinical practice guidelines for UDS in Canada, and no measure of the consistency with which different provinces suggest administering UDS. Therefore, we conducted a policy scan of UDS guidelines, examining the published clinical practice guidelines for each Canadian province and extracting all relevant data in March 2017. Our Canadian guideline and policy scan found that UDS frequency recommendations vary greatly among Provinces for persons receiving opioid agonist therapy for opioid use disorder. Le dépistage des drogues par l’urine (UDS) est couramment utilisé pour détecter ou valider l’utilisation de substances auto-déclarées, en particulier lorsque l’on commence et que l’on maintient un traitement par des agonistes opioïdes (OAT). Cependant, il n’y a actuellement aucun résumé des lignes directrices de pratique clinique publiées pour le UDS au Canada, et aucune mesure de l’uniformisation avec laquelle les différentes provinces suggèrent d’administrer le UDS. Par conséquent, nous avons effectué une analyse des lignes directrices UDS, en examinant les lignes directrices de pratique clinique publiées pour chaque province canadienne et en extrayant toutes les données pertinentes en mars 2017. Notre analyse des lignes directrices et des politiques canadiennes révèle que les recommandations de fréquence UDS varient grandement d’une province à l’autre pour les personnes recevant une OAT pour trouble d’utilisation des opioïdes.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,752

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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