The Fentanyl System Shock – Are There Lessons to Learn From the COVID-19 System Shock Framework?; Comment on "The COVID-19 System Shock Framework: Capturing Health Sys-tem Innovation During the COVID-19 Pandemic"
Notice bibliographique
Résumé
The Sydney Children's Hospitals Network (SCHN) addressed the challenges of the COVID-19 pandemic by implementing innovative changes which made their health system resilient and responsive. For other healthcare systems, there are important takeaways. In the United States and Canada, an urgent widespread response is needed to address the overdose crisis, driven by potent synthetic opioids (ie, fentanyl and its derivates). We project the COVID-19 System Shock Framework (CSSF) on to the North American healthcare systems and suggest a Fentanyl System Shock Framework, which provides a framework for necessary changes and innovations to address the overdose crisis. To become resilient to the fentanyl system shock, core components as well as overarching values, health policy, and online technologies need to be adapted to reduce the death count and meet the evolving needs of marginalised individuals who use opioid. Future research should focus on scientifically assessing such implementations to guide evidence-based decision making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,077 | 0,069 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».