MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3106937804 · doi:10.12927/hcq.2020.26339

Hospital Stays for Harm Caused by Substance Use among Youth in Canada

2020· article· en· W3106937804 sur OpenAlexaffvenueabout
Erin Pichora, Alexey Dudevich, Geoffrey Hynes, Christina Catley

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensCanadian Institute for Health Information
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmCannabisSubstance usePublic healthHarm reductionSubstance misuseMedicinePsychiatryEnvironmental healthCriminologyNursingPolitical sciencePsychologyMental healthLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rise in harms associated with misuse of substances such as cannabis, alcohol and opioids is a public health issue gaining increasing importance in Canada. Taking a closer look at who is being hospitalized, and for which substances, helps inform efforts to improve access to services for youth. Between 2017 and 2018, hospitalizations for harm caused by substance use accounted for about one in 20 of all hospital stays among youths aged 10-24 years in Canada. Cannabis use was documented in nearly 40% of these hospitalizations, while alcohol was associated with 26%. Approximately one in every six youths (17%), who were hospitalized for harm caused by substance use, was hospitalized more than once for substance use within the same year.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealthcare QuarterlyMême sujetOpioid Use Disorder TreatmentTravaux en français237 207