Is the opioid crisis specific to the United States?
Bibliographic record
Abstract
L’opium et ses alcaloïdes à travers l’histoire, ont tenu un rôle majeur dans le soulagement des maux humains mais leur utilisation a également conduit à plusieurs crises ou épidémies de toxicomanies. La dernière crise en date, débute aux Etats-Unis, à la fin des années 90, par une prescription massive d’opioïdes dans la population générale. La demande augmentant de plus en plus, les autorités ont commencé à intervenir pour tenter de réguler les prescriptions, si bien que les usagers se sont progressivement tournés vers des opioïdes illégaux comme substituts, tels que l'héroïne et le fentanyl. Ces abus ont entrainé une crise sociale et meurtrière avec près de 500 000 décès au cours des 25 dernières années et plus de deux millions de personnes dépendantes. Cependant une question se pose, cette crise est-elle une particularité américaine ? Ce travail explore cette question complexe en examinant les différentes composantes de la douleur, les opioïdes et leur pharmacodépendance, ainsi que la crise des opioïdes depuis son origine aux États-Unis et dans un contexte mondial à travers la France, l'Europe, le Canada, l'Amérique du Sud, l'Asie et l'Afrique.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".