El tratamiento de las toxicomanías y la medicina basada en la evidencia: una alianza necesaria
Bibliographic record
Abstract
La medicina basada en la evidencia (MBE) se ha convertido en el nuevo paradigma de la práctica clínica. Desde su desarrollo inicial en la década de los 90 en la Universidad de Ontario y su difusión europea posterior, representa el más alto estándar de calidad en la práctica como ha sido reconocido no sólo por los clínicos y otros profesionales de la salud sino también por administraciones y otros agentes del sistema sanitario. A pesar de este papel destacado en la atención sanitaria, su penetración más allá de un reducido número de profesionales de la salud es muy limitada. La MBE tiene sus raíces en la aplicación de la mejor evidencia publicada a pacientes individuales considerando también sus valores éticos y personales. En este contexto, las habilidades de búsqueda de la literatura y su valoración crítica son herramientas imprescindibles, pero requieren un mínimo aprendizaje que puede ser considerado dificultoso y que requiere demasiado tiempo para algunos clínicos. En el tratamiento de las toxicomanías, la MBE ha alcanzado un apreciable grado de desarrollo si se compara con otras áreas, pero la variabilidad clínica es todavía demasiado común. En el artículo, se revisan finalmente algunos aspectos del tratamiento del abuso de alcohol y opiáceos de acuerdo con las últimas revisiones sistemáticas publicadas.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".