Patients’ and Caregivers’ Attitudes Toward Deprescribing in Singapore
Notice bibliographique
Résumé
In the article “Patients’ and Caregivers’ Attitudes Toward Deprescribing in Singapore,” the author listing and affiliations have been updated to reflect additional authors and their affiliations. The complete listing is: Chong-Han Kua, MClinPharm,1,2,* Emily Reeve, PhD,3,4 Doreen S. Y. Tan, PharmD,1,5 Tsingyi Koh, PharmD,1,6 Jie Lin Soong, PharmD,1,7 Marvin J. L. Sim, B.Sc(Pharm)(Hons.),1,8 Tracy Y. Zhang, B.Sc(Pharm)(Hons.),1,9 Yi Rong Chen, B.Sc(Pharm)(Hons.),1,10 Vanassa Ratnasingam, MBBS,11 Vivienne S. L. Mak, PhD,12 and Shaun Wen Huey Lee, PhD,2,13 for the Pharmaceutical Society of Singapore Deprescribing Workgroup1 1Pharmaceutical Society of Singapore (PSS) Deprescribing Workgroup, Singapore. 2School of Pharmacy, Monash University Malaysia, Bandar Sunway, Selangor, Malaysia. 3Geriatric Medicine Research, Faculty of Medicine and College of Pharmacy, Dalhousie University and Nova Scotia Health Authority, Halifax, Canada. 4College of Medicine, University of Saskatchewan, Saskatoon, Canada. 5Khoo Teck Puat Hospital, Singapore. 6National University Hospital, Singapore. 7Singapore General Hospital, Singapore. 8National Healthcare Group Pharmacy, Singapore. 9Ang Mo Kio-Thye Hua Kwan Hospital, Singapore. 10Tan Tock Seng Hospital, Singapore. 11Jeffrey Cheah School of Medicine and Health Sciences, Monash University Malaysia, Bandar Sunway, Selangor, Malaysia. 12Faculty of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences, Monash University, Melbourne, Victoria, Australia. 13School of Pharmacy, Taylor’s University Lakeside Campus, Subang Jaya, Selangor, Malaysia. *Address correspondence to: Chong-Han Kua, MClinPharm, School of Pharmacy, Monash University Malaysia, Jalan Lagoon Selatan, 47500 Bandar Sunway, Selangor Darul Ehsan, Malaysia. E-mail: [email protected] This has been updated in the original article. Additional Acknowledgements have also been added.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».