Attitudes envers les benzodiazépines et intentions de sevrage des personnes âgées de 50 ans et plus
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cette étude qualitative est de mettre en parallèle les attitudes envers les benzodiazépines (Bz) et les intentions de sevrage de personnes âgées de 50 ans et plus, utilisatrices à long terme dans le but de contrer des symptômes d’anxiété et d’insomnie. À cet effet, 23 utilisateurs (14 femmes et neuf hommes) ont été rencontrés lors d’entretiens en profondeur. Les analyses ont fait ressortir trois styles de consommateurs, soit : le style « sans-souci », le style « réaliste » et le style « pragmatique ». Les consommateurs du premier groupe n’ont pas de réticence à utiliser la substance qui est, selon eux, un médicament prescrit à bon escient. Les consommateurs du deuxième groupe estiment que la substance est une drogue dangereuse et certains vont même, avec beaucoup d’inconfort, tenter de cesser toute consommation par eux-mêmes, sans supervision médicale. Pour le dernier groupe, la Bz est considérée comme mi-drogue, mi-médicament, avec ses dangers mais également ses avantages. La motivation d’entamer un sevrage ou de réduire la consommation varie grandement d’une personne à l’autre. Les deux derniers groupes de consommateurs étaient les plus ouverts à un changement de comportement. Les attitudes envers la molécule, tantôt vue comme un médicament, tantôt comme une drogue, ou bien les deux, doivent être prises en compte dans une intervention de sevrage. Trois cas cliniques illustrent les résultats.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".