Fatalities Associated with Fentanyl and Co‐administered Cocaine or Opiates
Notice bibliographique
Résumé
Fatalities associated with fentanyl hydrochloride are increasingly seen in Massachusetts. Between September 2005 and November 2006, 5009 medicolegal investigations associated 107 deaths with licit or illicit fentanyl use, along with a co-detection of an opiate/opioid or cocaine/benzoylecognine, or both. Deaths associated with illicit fentanyl use occur in younger people (39.4 vs. 61.5 years) with higher fentanyl (17.1 ng/mL vs. 4.4 ng/mL) and lower morphine (76.9 ng/mL vs. 284.2 ng/mL) postmortem blood concentrations, and more frequent cocaine co-intoxication (65% vs. 3%), than deaths associated with illicit fentanyl use. A wide range of postmortem blood concentrations of fentanyl was detected (trace-280 ng/mL), with a minimum concentration of 7 ng/mL of fentanyl strongly associated with illicit use of fentanyl in poly-drug cases. The most commonly detected opiates/opioids in illicit fentanyl users were: morphine (29%), oxycodone (14.5%), and methadone (14.5%). Ethanol, cannabinoids, diazepam, citalopram, and diphenhydramine were each detected in greater than 10% of the licit fentanyl cases. Most fentanyl abusers died at their own home and their deaths were most often classified as accidental. Mapping of primary residences of decedents revealed conspicuous clustering of the illicit fentanyl use cases, as opposed to the random pattern in licit use cases. Fentanyl misuse is a public health problem in Massachusetts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».