Adverse Effects of Amphetamines on the Cardiovascular System: Review and Retrospective Analyses of Trends
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Amphetamine and amphetamine-type stimulants are powerful physical and psychostimulants; they are phenethylamine derivatives. The use of amphetamines can be either medicinal or illicit. Several amphetamines have been redesigned into illegal drugs of potent properties, also known as research chemicals and designer drugs. Hence, they are named novel (new) psychoactive substances (NPS).MATERIALS & METHODS: This study is a hybrid study of; data crunching and retrospective analysis of a trends database (1), and a systematic review of literature in relation to the amphetamines-induced adverse effects on the cardiovascular system (2). Google Trends database has been analysed in retrospect (2012-2017) to evaluate the attentiveness of surface web users towards amphetamine and a potent renowned amphetamine derivative known as captagon (fenethylline).RESULTS: Amphetamines appear to be highly popular worldwide, particularly in the developed world including North America and European countries, and to a less extent in the developing countries including the Middle East. However, the trends are oscillating with time with significant year-to-year changes although there was some steadiness in the temporal patterns (trends), for example in 2013-2014 (p-value=0.258). Variations in the trends were found to be correlated with global events including international terrorism. The adverse effects of amphetamines were found to be highly related to the cardiovascular system with a high incidence of intoxications and deaths among substance (ab)users.CONCLUSION: Several amphetamines are potent and used illicitly beyond their original therapeutic potential, as in the case of captagon, culminating in monumental public and economic threats. Legalising bodies should exercise tremendous and systematic efforts to counteract these threats. Database analyses can provide an accurate insight into this phenomenon that has been growing exponentially in the past decade.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».