Les médicaments en vente libre comme substances d’abus : revue d’un phénomène méconnu
Bibliographic record
Abstract
Les médicaments en vente libre (MVL), disponibles sans ordonnance, sont considérés par les professionnels de la santé et la population en général comme des produits sans danger, comportant peu d’effets indésirables. Certains d’entre eux possèdent des propriétés psychotropes et peuvent être utilisés dans un contexte récréatif par une minorité d’individus. Les catégories de MVL les plus souvent abusées sont les antitussifs, les antihistaminiques et les décongestionnants. Parmi les produits les plus populaires, citons le dextrométhorphane, le dimenhydrinate, la chlorphéniramine et la pseudoéphédrine. Les principaux effets psychotropes engendrés par ces substances incluent l’euphorie, les hallucinations, une stimulation et l’augmentation de la vigilance. Les effets indésirables les plus fréquents comprennent la tachycardie, l’hypertension, l’irritabilité, l’agitation et les troubles de la coordination. Des effets plus sévères comme la psychose, les convulsions, la dépression respiratoire, le coma et la mort peuvent également survenir. Les enfants et les adolescents comptent pour la majorité des consommateurs de ce type de médicaments dans un but récréatif. En plus d’abus, des cas de dépendance ont aussi été décrits avec les MVL. Conséquemment, il apparaît important de reconnaître l’abus de MVL et d’intervenir de façon appropriée auprès des individus concernés.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.016 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".