The spatial epidemiology of cocaine, methamphetamine and 3,4‐methylenedioxymethamphetamine (MDMA) use: a demonstration using a population measure of community drug load derived from municipal wastewater
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To determine the utility of community-wide drug testing with wastewater samples as a population measure of community drug use and to test the hypothesis that the association with urbanicity would vary for three different stimulant drugs of abuse. DESIGN AND PARTICIPANTS: Single-day samples were obtained from a convenience sample of 96 municipalities representing 65% of the population of the State of Oregon. MEASUREMENTS: Chemical analysis of 24-hour composite influent samples for benzoylecgonine (BZE, a cocaine metabolite), methamphetamine and 3,4-methylenedioxymethamphetamine (MDMA). The distribution of community index drug loads accounting for total wastewater flow (i.e. dilution) and population are reported. FINDINGS: The distribution of wastewater-derived drug index loads was found to correspond with expected epidemiological drug patterns. Index loads of BZE were significantly higher in urban areas and below detection in many rural areas. Conversely, methamphetamine was present in all municipalities, with no significant differences in index loads by urbanicity. MDMA was at quantifiable levels in fewer than half the communities, with a significant trend towards higher index loads in more urban areas. CONCLUSION; This demonstration provides the first evidence of the utility of wastewater-derived community drug loads for spatial analyses. Such data have the potential to improve dramatically the measurement of the true level and distribution of a range of drugs. Drug index load data provide information for all people in a community and are potentially applicable to a much larger proportion of the total population than existing measures.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».