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Enregistrement W4360830303 · doi:10.1097/cxa.0000000000000169

Suggestions for Canada’s Opioid Use Disorder Management Guidelines

2023· article· en· W4360830303 sur OpenAlexaffvenueabout
Robert A. Kleinman

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Addiction · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthAddiction medicineAddictionGuidelineLibrary sciencePsychiatryMedicinePsychologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1Centre for Addiction and Mental Health, Toronto, ON, Canada 2Department of Psychiatry, University of Toronto, Toronto, ON, Canada Corresponding Author: Robert A. Kleinman, MD, 100 Stokes Street, 3rd Floor, Toronto, ON, Canada, M6J 1H4. Tel: 416-535-8501; fax: 416-595-6821. E-mail: [email protected] Dr. R.A.K. has received research funding through the Centre for Addiction and Mental Health Discovery Fund and research funding and training support through the Research in Addiction Medicine Scholars Program, R25DAO33211 (NIDA) and travel awards from the American Psychiatric Association and American Academy of Addiction Psychiatry. Dr R.A.K. has been invited to take part in the review of the upcoming CRISM National Guideline for Clinical Management of OUD when they become available in 2023 as part of the panel of reviewers from Ontario but has not had any further involvement in the review or other aspects of the project.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, 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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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