Notice bibliographique
Résumé
Résumé La crise des opioïdes, débutée aux États-Unis dans les années 2010, a causé plus de 727 000 décès entre 1999 et 2022, réduisant l’espérance de vie de 0,67 an en 2022. Elle a été amplifiée par Purdue Pharma, qui a commercialisé l’OxyContin dès 1996 en minimisant son risque addictif. Une lettre de 1980 du New England Journal of Medicine a été largement et abusivement citée pour soutenir cette thèse. Purdue a promu agressivement son médicament auprès des médecins généralistes, favorisant une prescription massive. L’évolution de cette crise se divise en trois phases : d’abord une hausse des décès liés aux opioïdes prescrits, puis une augmentation des overdoses d’héroïne dès 2010, et enfin, à partir de 2013, une explosion des décès dus au fentanyl de synthèse. La crise, initialement concentrée chez les populations blanches aisées, touche désormais les populations racisées et défavorisées. Depuis 2015, les restrictions sur les prescriptions d’opioïdes ont entraîné un basculement vers des opioïdes illicites. Si la crise reste majeure aux États-Unis et au Canada, l’Europe, bien que connaissant une augmentation de la consommation d’opioïdes, présente une situation contrastée. En France, la hausse de l’usage de l’oxycodone et du tramadol inquiète les autorités. Pour lutter contre cette crise, des recommandations de la HAS incitent à évaluer le risque de mésusage lors de l’introduction ou du renouvellement, et limiter le recours aux doses élevées. L’OMS déconseille désormais l’usage des opioïdes dans certaines pathologies comme la lombalgie chronique
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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».