We need to talk: The urgent conversation on chronic pain, mental health, prescribing patterns and the opioid crisis
Notice bibliographique
Résumé
The opioid crisis' pathways from first exposure onwards to eventual illnesses and fatalities are multiple, intertwined and difficult to dissect. Here, we offer a multidisciplinary appraisal of the relationships among mental health, chronic pain, prescribing patterns worldwide and the opioid crisis. Because the opioid crisis' toll is especially harsh on young people, emphasis is given on data regarding the younger strata of the population. Because analgesic opioid prescription constitute a recognised entry point towards misuse, opioid use disorder, and ultimately overdose, prescribing patterns across different countries are examined as a modifiable hazard factor along these pathways of risk. Psychiatrists are called to play a more compelling role in this urgent conversation, as they are uniquely placed to provide synthesis and lead action among the different fields of knowledge and care that lie at the crossroads of the opioid crisis. Psychiatrists are also ideally positioned to gauge and disseminate the foundations for diagnosis and clinical management of mental conditions associated with chronic pain, including the identification of hazardous and protective factors. It is our hope to spark more interdisciplinary exchanges and encourage psychiatrists worldwide to become leaders in an urgent conversation with interlocutors from the clinical and basic sciences, policy makers and stakeholders including clients and their families.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».