Intervención en drogas desde atención primaria: revisión de guías clínicas
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Identificar las intervenciones sobre las conductas de riesgo adictivo, basadas en la evidencia , susceptibles de desarrollo en Atención Primaria. Diseño: Revisión sistemática de programas y guías de práctica clínica basada en la evidencia. Fuente de datos: Bases de datos Medline. Selección de estudios: Recomendaciones PAPPS, US Preventive Services Task Force, Canadian Preventive Task Force, American Medical Association (AMA), AMA Guidelines for Adolescent Preventive Services (GAPS), American Academy of Family Physicians (AAFP) y Veterans Health Administration. Extracción de datos: Se listan las actividades de intervención en drogas y se comprueba en las guías seleccionadas su nivel de evidencia y recomendación, observándose las concordancias y discrepancias. Resultados: El abordaje en las conductas adictivas debe realizarse en todo el sistema sanitario, siendo la coordinación entre niveles sanitarios y los recursos comunitarios la clave del éxito. Los recursos normalizados, en concreto la Atención Primaria, son determinantes para las actividades preventivas: detección precoz, detección de situaciones y conductas de riesgo, reducción de riesgos, abordaje familiar, inicio de algunas desintoxicaciones y los cuidados paliativos, con apoyo externo si es necesario. El fomento de estilos de vida debe basarse en la coordinación con maestros y padres. Y la deshabituación y reinserción social con los recursos de segundo nivel. La formación de los profesionales y la mejora de la calidad de las evidencias científicas, así como la medición de los impactos propios de las actividades a nivel de la comunidad, son también claves en Atención Primaria. Conclusiones: Existen evidencias sólidas sobre diversas actividades a realizar en la intervención en drogas desde Atención Primaria.
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 | 0.048 | 0.119 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".