Methadone Toxicity Fatalities: A Review of Medical Examiner Cases in a Large Metropolitan Area*
Notice bibliographique
Résumé
Over the past several years, Medical Examiners in Kentucky and around the nation have observed a dramatic rise in drug intoxication deaths involving the prescription medication methadone. This documented rise in methadone-related deaths requires a better understanding of methadone's pathophysiology and the ways it contributes to significantly increase morbidity and mortality. This study reviews 176 fatalities ascribed to methadone toxicity by the Office of the Chief Medical Examiner in Kentucky between 2000 and 2004. Postmortem toxicological analysis recorded a more than 10-fold increase in methadone toxicity fatalities, rising from 6 cases in 2000 to 68 cases in 2003. Of the 176 methadone-related fatalities, methadone was the only drug detected in postmortem blood and urine toxicological analyses in 11 (6.25%) cases. The mean methadone blood concentration of all 176 cases was 0.535 mg / L (0.02-4.0). The following psychoactive medications were detected: antidepressants (39.8%), benzodiazepines (32.4%), and other opioids in addition to methadone (27.8%). Cannabinoids were detected in 44 (28.4%) cases and cocaine or metabolite in 34 (21.9%) cases. Of the 95 cases with a known history of methadone use, 46 (48.4%) involved prescription by private physician. The interpretation of blood methadone concentrations alone or combined with other psychoactive drugs requires consideration of the subject's potential chronic use of and tolerance to the drug. A thorough investigation into the practices of procurement and use/abuse of methadone is essential to arrive at the proper designation of the cause of death.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».