Fake news, opioids, hospital harm is the 3rd leading cause of death in Canada and the U.S., and the impact of Wynne government's health care cuts
Notice bibliographique
Résumé
Media have and are reporting fake news stories about the Trump administration. Guest: Daniel Payne, who details the stories in The Federalist - Governments in Canada and the U.S. about to pass regulations limiting the amount of opioids which can be prescribed. Guest: Professor David Juurlink, head of the division of clinical pharmacology and toxicology at the University of Toronto and key advisor on opioid policy to governments Guest: Dr. Fiona Campbell, president-elect of the Canadian Pain Society. Anesthesiologist in the Department of Anesthesia and Pain Medicine at Sick Kids hospital and an associate professor at the University of Toronto - Caller Michael tells Roy about his experience living with chronic pain and how opioids are the only way life is bearable. - Hospital harm is the third leading cause of death in Canada and the United States. Guest: Kathleen Finlay, CEO and founder of the Center for Patient Protection - How have Wynne government health care cuts hurt patients and physicians? Guest: Dr. David Jacobs, Director of Coalition of Ontario DoctorsLearn more about your ad choices. Visit megaphone.fm/adchoices
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».