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Enregistrement W4283446732 · doi:10.2196/37081

Opioid Use Disorder Education for Students and the Future of Opioid Overdose Treatment

2022· article· en· W4283446732 sur OpenAlexvenueno aff
Neha Balapal, Amala Ankem, Saishravan Shyamsundar, Shuhan He

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpioid use disorderBuprenorphineMedicineOpioid overdosePsychiatryCompetence (human resources)Public healthOpioidNursingFamily medicinePsychology(+)-NaloxoneSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Opioid use disorder (OUD) is a major public health concern in the United States. The opioid crisis has taken hundreds of thousands of lives in the past 20 years, and it is predicted to take millions more. With the rising death tolls, it is essential that health care providers are able to use proper tools to treat OUD efficiently and effectively through medication-assisted treatment (MAT), particularly buprenorphine. Despite changes to buprenorphine regulations making it more accessible, clinicians have been slow to use buprenorphine to treat OUD. We believe that training student clinicians in evidence-based MAT and buprenorphine practices will address the training and competence barriers that hinder clinicians from prescribing buprenorphine to treat OUD. Students are in an ideal position to receive and benefit from this training and influence the medical community to better treat OUD.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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