Assessment of the Availability, Cost, and Motivations for Use over Time of the New Psychoactive Substances—Benzodiazepines Diclazepam, Flubromazepam, and Pyrazolam—in the UK
Notice bibliographique
Résumé
There has been increasing interest in the availability of non-prescription benzodiazepines and their sale as new psychoactive substances. We wanted to determine UK availability from Internet suppliers and motivations for use of three benzodiazepines (diclazepam, flubromazepam, and pyrazolam). In November 2014 and March 2016, using the European Monitoring Centre for Drugs and Drug Addiction Snapshot Methodology, Internet search engines ( google.co.uk , uk. yahoo.com and ask.com.uk ) were searched using the terms ‘buy diclazepam’, ‘buy flubromazepam’ and ‘buy pyrazolam’. Threads from drug-user forums ( bluelight.org , drugs-forum.com , erowid.org , legalhighsforum.com ) were analysed using a general inductive approach. Data were converted into price per gram/pellet to allow cost comparisons and to determine motivations for use. There was an increase in websites selling these benzodiazepines between 2014 and 2016: diclazepam (49 in 2014 to 55 in 2016), pyrazolam (33 to 35), and flubromazepam (39 to 45). Thirty-eight (63.3%) sites were based in the UK/Europe. Drugs were sold as pellets (49 websites, 81.7%), powder (19, 31.7%), and blotters (1, 1.7%). Pill forms were not available, and one (1.7%) website sold diclazepam/flubromazepam in liquid form. The cost reduced with increasing purchase quantities. Main motivations for use included anxiolysis, management of benzodiazepine withdrawal, sedation/sleep aid, and management of stimulant withdrawal. These three benzodiazepines are widely available online, most commonly as pellets, and are (mis)used for a number of reasons. This study could be used to support triangulation of data from other sources to inform harm minimisation strategies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».