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Record W4311488753 · doi:10.46747/cfp.6812889

Prescriptions pour les complications courantes des lésions de la moelle épinière

2022· article· fr· W4311488753 on OpenAlexaffvenueabout
Mary Ann McColl, Shikha Gupta, Alexander McColl, Karen Smith

Bibliographic record

VenueCanadian Family Physician · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicBotulinum Toxin and Related Neurological Disorders
Canadian institutionsUniversité LavalUniversité de MontréalQueen's University
Fundersnot available
KeywordsMedicineGynecology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objectif Décrire les modèles de prescriptions dans le cas de 3 complications communes associées à une lésion de la moelle épinière (LME) et proposer aux médecins de famille des stratégies pour optimiser les soins aux patients atteints d’une LME. Sources de l’information Les résultats d’une enquête nationale sur l’utilisation des médicaments d’ordonnance par des personnes atteintes d’une LME au Canada et d’une étude longitudinale des complications secondaires liées aux LME. Message principal Les fonctions neurologiques et cardiométaboliques altérées chez les patients atteints d’une LME compliquent le choix des régimes pharmacologiques optimaux chez de tels patients. Trois problèmes courants observés en soins primaires chez des patients atteints d’une LME exigent une pharmacothérapie, soit la douleur (traitée chez 57 % des répondants à l’enquête), les spasmes musculaires (54 %) et les infections des voies urinaires récurrentes (43 %). Le contrôle de la douleur peut nécessiter plusieurs médicaments, selon la source ou la nature de la douleur. Certains médicaments d’ordonnance recommandés pour le traitement de la douleur pourraient être sous-utilisés dans cette population, comme l’amitriptyline, tandis que d’autres pourraient être surutilisés chez de tels patients, comme les antibiotiques pour les infections des voies urinaires. La spasticité est souvent liée à un problème sous-jacent, comme la douleur, et le traitement des problèmes concomitants peut donc aussi réduire la spasticité. Il a été observé que des benzodiazépines à courte durée d’action ont été prescrites pour la spasticité à des taux étonnamment élevés, même si elles ne font pas partie du paradigme thérapeutique recommandé. L’étude longitudinale sur les complications secondaires associées aux LME a mené à l’élaboration de pépites exploitables, un outil novateur de transmission des connaissances à l’intention des professionnels des soins primaires. Conclusion Dans le but de prodiguer un traitement optimal des patients souffrant d’une LME, les médecins de famille sont encouragés à entamer des communications franches au sujet des médicaments d’ordonnance, y compris sur les aspects liés aux coûts, à la polypharmacie et aux substituts thérapeutiques. Les médecins de famille devraient aussi explorer l’établissement d’une collaboration interprofessionnelle avec des spécialistes des LME et d’autres professionnels de la santé afin d’offrir aux patients des stratégies non pharmacologiques adaptées à leur degré d’activité et à leurs besoins nutritionnels. L’application mobile des pépites exploitables fournit aux médecins de famille des renseignements concis, pratiques et fondés sur des données probantes portant sur les 20 principales préoccupations liées à la santé causées par une LME.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.886
Threshold uncertainty score0.226

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.022
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.004
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0020.001
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.002

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.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.262
Teacher spread0.230 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes3
Has abstractyes

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