Quality of life and relapse of Opioid Use Disorder: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Quality of life (QoL) greatly influences the outcomes of patients with mental illnesses and there is evidence that there is an association between QoL and the relapse of Opioid Use Disorder (OUD). However, no reviews elucidate the relationship between QoL and the relapse of OUD. This document provides a scoping review protocol that aims to systematically chart and synthesise the published, unpublished and grey literature about the relationship between QoL and relapse of OUD. METHODS AND ANALYSIS: The enhanced six-stage methodological framework for scoping reviews of Arksey and O'Malley will be used. The main research question guiding the review will be: What is the relationship between QoL and relapse of OUD? Peer-reviewed and non-peer-reviewed articles, reports, and policy documents will be eligible to be included in the review with no limits on publication date. PubMed, PsycINFO, Google Scholar, Scopus, OVID and Cochrane Library will be among the databases searched. We shall identify grey literature from Google Scholar, ProQuest database, Grey Source Index, Open Grey and OpenDOAR. The reporting of the review will follow the guidelines of the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews. Criteria for evidence inclusion and exclusion will be used during literature screening and mapping. ETHICS AND DISSEMINATION: Patients and the public will not be involved in the interpretations of the findings, therefore, we shall not seek approval from an ethics committee. Results will be disseminated through publication in a peer-reviewed, scientific journal, conference presentations.
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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 | 0,132 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,101 | 0,026 |
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 ».