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Enregistrement W4389765298 · doi:10.1101/2023.12.11.23299824

Leveraging neuroscience education to address stigma related to opioid use disorder (OUD) in the community: A pilot study

2023· preprint· en· W4389765298 sur OpenAlexafffund
Evan J. Kyzar, Melissa R. Arbuckle, Adam Abba‐Aji, Krishna Balachandra, Joseph J. Cooper, Adriane M. dela Cruz, Ellen L. Edens, Brady J. Heward, Michael D. Jibson, Ayana Jordan, Daniel Moreno‐De‐Luca, Hannah Pazderka, Mohit Singh, Jeremy Weleff, Bernice Yau, Justin G. Young, David A. Ross

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental HealthUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Institutes of HealthMitacsAlberta Health Services
Mots-clésOpioid use disorderStigma (botany)Perspective (graphical)AddictionPsychologyPsychiatryEvent (particle physics)Opioid overdoseSocial stigmaOpioidClinical psychologyMedicineSocial psychologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Opioid use disorder (OUD) and overdose deaths are a public health crisis. One contributing factor is stigma towards people who use opioids. We developed and conducted a public-facing, half-day educational event designed to challenge misperceptions about OUD from a contemporary neuroscience perspective. Participants engaged with three different resources on the neurobiology of addiction; at the end of the event, they rated its effectiveness. We also collected and compared pre- and post-event composite OUD stigma scales. Participants rated our approach and the overall event as highly effective. Additionally, OUD stigma scores were lower immediately following the event, and this decrease was primarily driven by decreased internalized stigma. Here, we demonstrate an effective proof-of-concept that an accessible, public-facing, neuroscience education event may reduce OUD stigma in the community.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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