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Enregistrement W2970536658

Drugs, dental professionals and the law

2010· article· en· W2970536658 sur OpenAlexaboutno aff
Fiona McDonald

Notice bibliographique

RevueQUT ePrints (Queensland University of Technology) · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrivilege (computing)Possession (linguistics)Professional associationMedical prescriptionProfessional conductMedicineConfidentialityPolitical scienceLawPublic relationsNursing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dentists have the privilege of possessing, administering and prescribing drugs, including highly addictive medications, to their patients. But because drugs are often vulnerable to being abused by all members of society, including dentists and their patients, and because drugs can be dangerous, they are tightly regulated in Canada by the federal and provincial/territorial governments. Regulatory and professional dental bodies also provide guidance for their members about how to best administer and prescribe drugs. This chapter outlines the regulation by federal and provincial/territorial governments in this area, examines the professional practice requirements set out by regulatory/professional bodies and the issue of drug abuse by dental professionals and patients. It is important to note from the outset that governmental and professional regulations, policies and practices differ from province to province and territory to territory. This chapter aims to alert dentists to possible legal and professional issues surrounding the possession, administration and prescription of drugs. For detailed specific information about regulation, policies, ethical standards and professional practice standards in Canada or their province/territory, dentists should contact their insurer, regulator or professional association.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,456
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0150,031
Communication savante0,0140,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0160,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,336 · 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
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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