Additional file 1 of Influence of physician networks on the implementation of pharmaceutical alternatives to a toxic drug supply in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Supplementary Appendix. Table A1. Databases used to construct the cohort. Table A2. Drug identification numbers for identification of opioid agonist treatment from PharmaNet. Table A3. Diagnostic codes used for opioid and non-opioid substance use disorders to identify substance use disorder clients. Table A4. Drug identification numbers for identification of possible prescribed safer supply. Table A5. Algorithms to identify prescribed safer supply prescriptions. Table A6. Logistic regression results for probability of PSS uptake between May 1st 2020 – August 31st 2021, with the PSS peer exposure redefined as proportion of patients shared with PSS prescribing peers’. Table A7. Logistic regression results for probability of PSS uptake with a longer lagged period: July 1st 2020 – August 31st 2021. Table A8. Logistic regression results for probability of PSS uptake between May 1st 2020 – August 31st 2021, with an additional exposure controlling for PSS prescribers with 2 degrees of separation. Table A9. Logistic regression results for probability of uptake of different PSS medication times between May 1st 2020 – August 31st 2021. Table A10. Logistic regression results for probability of PSS uptake for prescribers with more than one client with substance use disorder in the month prior. Table A11. Logistic regression results for probability of PSS uptake for prescribers with at least five clients with a substance use disorder in the month prior. Table A12. Logistic regression results for probability of PSS uptake under the more specific case-finding algorithm. Table A13. Logistic regression results for probability of PSS uptake when ending the calendar month on the 15th of each month.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,668 | 0,057 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».