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Enregistrement W3006615418 · doi:10.20882/adicciones.1376

For most fully alcohol-attributable diagnoses in the ICD, the etiological specification should be removed

2020· article· en· W3006615418 sur OpenAlexaff
Shannon Lange, Michael Roerecke, Jürgen Rehm

Notice bibliographique

RevueAdicciones · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEtiologyDiseasePsychologyAlcohol dependenceAlcoholMedicinePsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alcohol use is a risk factor for many chronic disease conditions, over 40 of which are regarded as fully alcohol-attributable. The practice of specifying the etiological cause in the names of diseases fully alcohol-attributable in the International Classification of Diseases has resulted in affected-individuals being stigmatized, misdiagnosed, and mistreated. Additional outcomes of this practice may include delayed care and misreporting. The consequences of specifying alcohol in the names of diseases causally linked to alcohol are discussed with respect to two examples: alcoholic liver disease and foetal alcohol syndrome. With respect to symptomatology and treatment, each of these conditions are not unique from there non-alcohol attributed counterparts--that is, non-alcoholic liver diseases and idiopathic neurodevelopmental disorders. Specifying “alcohol” in the name of a disease has a number of negative consequences, yet no apparent benefits. Given that the International Classification of Diseases is the international standard for reporting diseases and health conditions, having diagnostic categories that impede the ability of health care professionals to report diseases accurately is self-defeating.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,558
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,417
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,013 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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