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Record W1968389595 · doi:10.3821/145.3.cpj101b

Ouverture vers un nouveau champ de pratique

2012· article· fr· W1968389595 on OpenAlexvenueaboutno aff
Rosemary Killeen

Bibliographic record

VenueCanadian Pharmacists Journal / Revue des Pharmaciens du Canada · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicHIV, Drug Use, Sexual Risk
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les discussions sur la reduction des mefaits ont fait la man-chette a plusieurs reprises au cours des dernieres annees — en grande partie dans la foulee du projet Insite, le premier centre d'injection supervisee d'Amerique du Nord situe a Vancouver (Colombie-Britannique), et des diverses causes de droit que ce projet a soulevees1. En septembre dernier, la Cour supreme du Canada a statue en faveur du maintien des activites du centre Insite (rejetant de ce fait la demande des ministres conservateurs federaux qui voulaient fermer le centre dans le cadre des mesures de reduction des mefaits prevues dans la strategie antidrogue du gouvernement), et bon nombre de ceux qui ont acclame cette decision etaient des professionnels de la sante qui considerent le modele de reduction des mefaits comme un important volet de la sante publique2. Pour ceux d'entre vous qui ne sauraient pas vraiment ce qu'est la reduction des mefaits (et ce qu'elle n'est pas), precisons que la reduction des mefaits est un concept de sante publique dont le but premier est de reduire les consequences negatives, c'est-a- dire les mefaits, de la consommation de drogues (ou d'alcool ou de tabac ou meme de pratiques sexuelles a risque eleve) pour les personnes et la societe dans son ensemble3. La reduction des mefaits ne signifie pas la promotion ou l'encouragement de la consommation de drogues illicites ou d'autres comportements causant des dependances. La reduction des mefaits est habituellement mise en oeuvre selon une demarche progressive qui vise d'abord l'atteinte des objectifs les plus faciles et les plus realistes4. Les tenants de cette demarche reconnaissent que l'abstinence peut ne pas etre un objectif realiste – ni meme souhaitable – pour certains utilisateurs, en particulier a court terme, meme si bon nombre des participants aux programmes de reduction des mefaits finissent par adherer a des programmes d'abstinence ou de desintoxication. Ces programmes offrent divers avantages bien documentes dans des recherches recentes, notamment une amelioration de la sante des personnes et de leur communaute et une reduction des couts pour le systeme de soins de sante5,6. Le present numero de la RPC propose deux articles interessants qui examinent le role des pharmaciens dans le cadre des programmes de reduction des mefaits (voir les pages 123 et 124). Les pharmaciens participent deja a de nombreux efforts de reduction des mefaits, que l'on pense aux programmes d'echange de seringues et aux traitements de substitution aux opioides, mais ils ne sont pas pleinement conscients des bienfaits de leur travail pour la sante publique. Comme le souligne la pharmacienne Andrea Fernandes, on peut arriver a surmonter les inquietudes initiales et a trouver satisfaisant et enrichissant le travail dans une clinique de traitement de la toxicomanie7. Eu egard a la publication recente d'un rapport recommandant la mise en place de centres d'injection supervisee a Toronto et a Ottawa8 et aux demandes en faveur de l'offre de services similaires dans d'autres regions du pays, il est grand temps que les pharmaciens se familiarisent avec les possibilites qui s'offrent dans ce domaine de pratique en expansion. Comme l'indiquent nos auteurs dans leur conclusion, les futurs efforts de recherche devraient chercher a evaluer l'efficacite des pharmaciens et des pharmacies dans la prestation des mesures de reduction des mefaits9.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.028
metaresearch head score (Gemma)0.043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.028
Threshold uncertainty score0.148

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0280.043
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0110.031
Scholarly communication0.0270.024
Open science0.0030.010
Research integrity0.0150.023
Insufficient payload (model declined to judge)0.0250.005

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.041
GPT teacher head0.316
Teacher spread0.275 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2012
Admission routes2
Has abstractyes

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