Trajectoires de l’usage de substances psychoactives chez les personnes lésées médullaires
Bibliographic record
Abstract
Certains groupes sociaux afficheraient une plus forte prévalence de consommation de substances psychoactives que la population générale, comme c’est le cas pour les personnes ayant subi une blessure à la moelle épinière. Le premier objectif de cet article est d’évaluer la prévalence d’usage d’alcool, de drogues illicites et de médicaments psychotropes chez les personnes lésées médullaires en fonction du type de consommateurs. Le second objectif est d’évaluer l’évolution de l’usage selon les périodes précédant la lésion, de réadaptation fonctionnelle et de retour à domicile. Un échantillon de 85 adultes avec une lésion à la moelle épinière présentement au retour à domicile a été interviewé entre 2007 et 2008 à l’aide de la grille de dépistage/évaluation du besoin d’aide-Alcool et Drogues. Les résultats montrent que le nombre de consommateurs à haut risque d’alcool diminue de manière significative de la période précédant la lésion médullaire à celle du retour à domicile. Les résultats ne se sont pas avérés significatifs pour la consommation de drogues et de médicaments sédatifs. Les résultats sur la consommation réduite de SPA durant la période de réadaptation fonctionnelle soulèvent la nécessité de motiver les institutions à rester vigilantes sur la consommation de leurs bénéficiaires LM et les médecins sur leurs prescriptions de médicaments.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".