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Enregistrement W4224214371 · doi:10.1002/adaw.33410

Supervised consumption sites' variability outlined

2022· article· en· W4224214371 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAlcoholism & Drug Abuse Weekly · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarm reductionInterimOpioid overdoseHarmConsumption (sociology)MedicineHealth careBusiness(+)-NaloxoneSociologyPublic healthNursingPolitical scienceLawOpioid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An article on supervised consumption sites found that there are no strict rules for how they operate, and that they are “as varied as the communities in which they operate.” The article, published in the April 6 issue of the Journal of the American Medical Association (JAMA), quoted Kimberly Sue, M.D., Ph.D., medical director of the National Harm Reduction Coalition, on the fact that “These are things that people who use drugs and people who care about them have been doing for years.” The sites can be as simple as a social service agency restroom stall, or as expansive as Vancouver's Insite, which has hundreds of injection room visits a day and offers detox rooms with private bathrooms, transitional housing and other wraparound services. Because the main cause of opioid overdose deaths is respiratory depression, naloxone is essential. So is sternal pressure to stimulate breathing, the article noted. Most supervised consumption sites aim to prevent HIV transmission, wound infection and help for people who inject drugs in general. “People wrongly assume that people using drugs don't care about their health,” Alex Kral, Ph.D., an epidemiologist with the nonprofit research institute RTI International in Berkeley, California, told JAMA. Jim McDonald, M.D., M.P.H., interim director of the Rhode Island Department of Health, said supervised consumption sites shouldn't operate underground, the way Kral's does. “Let's recognize they need a safe place to use,” McDonald, who oversees the state's overdose prevention efforts, said in an interview. Substance use disorder “is a complex biopsychosocial problem,” he noted, “but it doesn't get better by keeping secrets.” The federal Department of Justice knows what Rhode Island is doing, said McDonald. Rhode Island's first harm‐reduction centers, part of a two‐year pilot program, were hoped to open soon. One problem is NIMBY — the “not in my backyard” issue presented by communities that support supervised consumption sites — somewhere else. Kral's work is supported in part by Arnold Ventures, the article, “Supervised Consumption Sites — A Tool for Reducing Risk of Overdose Deaths and Infectious Diseases in People Who Use Illicit Drugs” by Rita Rubin and colleagues, disclosed.

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)0,006
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,011

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations0
Publié2022
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