Conseils cliniques pour faciliter le sevrage des benzodiazépines
Bibliographic record
Abstract
Cet article résume une approche clinique visant à faciliter le sevrage des benzodiazépines. Les auteurs soulignent l’importance d’une évaluation médicale afin de préciser les raisons qui ont mené à l’utilisation et au maintien d’un traitement pharmacologique et de bien comprendre les raisons et la motivation du patient voulant cesser sa médication. Lors de cette évaluation, il est important d’informer le patient de cesser la médication graduellement afin de réduire la sévérité des effets secondaires à prévoir durant le sevrage. Une approche par étape où le patient participe activement aux décisions est proposée à la fois pour réduire l’anxiété du patient, mais aussi pour éviter que ce dernier ne prenne des initiatives sans en discuter avec le médecin ce qui irait à l’encontre d’une approche visant à optimiser la réussite du sevrage. Quelques vignettes cliniques sont présentées afin de démontrer les étapes du sevrage, mais aussi pour illustrer des situations où la diminution et même l’arrêt de la médication s’avèrent difficiles.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".