The Use of Pattern Recognition to Augment Traditional Monitoring in the Prevention of Opioid Overdose Harm
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of the study was to investigate the correlation of a pattern recognition algorithm to the opioid overdose intervention activities of trained medical staff at a safe consumption site (SCS). METHODS: Continuous physiological data were collected using the Masimo Radius PPG pulse oximeter from volunteer users of nonprescribed, unregulated opioids at a SCS. The algorithm retrospectively calculated opioid-induced respiratory depression (OIRD) severity scores (Opioid Halo scores) were compared to interventions recorded by SCS staff. RESULTS: The study included data prospectively collected from 167 individuals, who underwent 370 sessions of intravenous injection of nonprescribed, unregulated opioids ( Fentanyl ). Interventions were documented for 150 sessions (~41%) by the SCS staff. The remaining 220 sessions had no interventions documented. The algorithm demonstrated a strong correlation with the intervention activities (Spearman ρ = 0.80, P < 0.001). The area under the receiver operating curve for the correlation with intervention activities (ie, supplemental oxygen or naloxone administration) was 0.94. The OIRD severity scores were significantly higher ( P < 0.001) in sessions requiring interventions compared to nonintervention sessions. CONCLUSIONS: In this study, the algorithm generated OIRD severity scores had a strong correlation with the intervention activities provided by SCS staff who were blinded to the study pulse oximeter and algorithm scores. This suggests that the algorithm may be useful in detecting severe opioid-induced respiratory depression for which intervention is needed.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».