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Enregistrement W4402921508 · doi:10.3233/adr-240025

Are Opioids Agitating? A Data Analysis of Baseline Data from the STAN Study

2024· article· en· W4402921508 sur OpenAlexafffund
Myriam Lesage, Karin Cinalioglu, Sabrina Chan, Sanjeev Kumar, Tarek K. Rajji, Ashley Melichercik, Carmen Desjardins, Jess Friedland, Amer M. Burhan, Sarah Colman, Li Chu, Simon Davies, Peter Derkach, Sarah Elmi, Philip Gerretsen, Ariel Graff‐Guerrero, Maria Hussain, Zahinoor Ismail, Donna Kim, Linda Krisman, Rola Moghabghab, Benoit H. Mulsant, Bruce G. Pollock, Aviva Rostas, Lisa Van Bussel

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensQueen's UniversityOntario Shores Centre for Mental Health SciencesWestern UniversityHotchkiss Brain InstituteDouglas Mental Health University InstituteMcGill UniversityUniversity of CalgaryCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of TorontoJewish General Hospital
Organismes subventionnairesFondation Brain Canada
Mots-clésDementiaAcetaminophenMedicineOpioidPain managementPopulationChronic painPhysical therapyAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,271 · 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'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'admission2
Résumé présentoui

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