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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

Agitation, a common dementia symptom often arising from untreated pain, lacks comprehensive research on its connection with opioids prescribed for long-term pain. This study investigated the relationship between opioid use and agitation in dementia patients. Participants ( n = 188) were categorized into opioid, acetaminophen PRN, or no-pain medication groups. Despite higher reported pain levels in the opioid group, no significant differences in agitation were observed among the groups. In conclusion, opioid use for pain management in older adults with dementia did not significantly impact agitation, emphasizing the ongoing importance of proper pain management in improving dementia care and addressing agitation in this population.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 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'admission2
Résumé présentoui

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