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Enregistrement W4400666205 · doi:10.1080/14659891.2024.2378753

Evaluation of an infographic: prescription drug misuse among older adults in Saskatchewan

2024· article· en· W4400666205 sur OpenAlexafffundabout
K. Alphonsus, Mumtaz Ahmed, Helene Scheck, Barb Fornssler

Notice bibliographique

RevueJournal of Substance Use · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésInfographicMedical prescriptionPrescription drugMedicineDrugGerontologyDemographyEnvironmental healthPsychiatryComputer sciencePharmacologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Misuse of prescription drugs leads to morbidity and mortality. Prescription drug misuse among older adults over the age of 60 years is an understudied area which needs attention and one of the best methods to spread awareness is through infographics. The main objective of this study was to develop and evaluate an infographic on the extent of prescription drug misuse problems among older adults over the age of 60 years in Saskatchewan, Canada.Methods A mixed-method approach was used for this study which involved an online survey and development of an infographic. The survey was administered between October and November 2022. Survey participants were asked about their drug use habits. An infographic was created based on the results. Two focus groups which consisted of seven individuals were carried out to evaluate the infographic over Zoom. Questions were asked based on three themes (content, presentation, and reflection).Results Data from the focus group was used to revise the infographic. The majority of participants in the focus group indicated that the infographic was useful in getting the message across to the public and would be beneficial in various health care settings.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,701
Score d'incertitude au seuil0,595

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,274 · 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
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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