Effect of restricting the legal supply of prescription opioids on buying through online illicit marketplaces: interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the effect on the trade in opioids through online illicit markets ("cryptomarkets") of the US Drug Enforcement Administration's ruling in 2014 to reschedule hydrocodone combination products. DESIGN: Interrupted time series analysis. SETTING: 31 of the world's largest cryptomarkets operating from October 2013 to July 2016. MAIN OUTCOME MEASURES: The proportion of total transactions, advertised and active listings for prescription opioids, prescription sedatives, prescription steroids, prescription stimulants, and illicit opioids, and the composition of the prescription opioid market between the US and elsewhere. RESULTS: The sale of prescription opioids through US cryptomarkets increased after the schedule change, with no statistically significant changes in sales of prescription sedatives, prescription steroids, prescription stimulants, or illicit opioids. In July 2016 sales of opioids through US cryptomarkets represented 13.7% of all drug sales (95% confidence interval 11.5% to 16.0%) compared with a modelled estimate of 6.7% of all sales (3.7% to 9.6%) had the new schedule not been introduced. This corresponds to a 4 percentage point yearly increase in the amount of trade that prescription opioids represent in the US market, set against no corresponding changes for comparable products or for prescription opioids sold outside the US. This change was first observed for sales, and later observed for product availability. There was also a change in the composition of the prescription opioid market: fentanyl was the least purchased product during July to September 2014, then the second most frequently purchased by July 2016. CONCLUSIONS: The scheduling change in hydrocodone combination products coincided with a statistically significant, sustained increase in illicit trading of opioids through online US cryptomarkets. These changes were not observed for other drug groups or in other countries. A subsequent move was observed towards the purchase of more potent forms of prescription opioids, particularly oxycodone and fentanyl.
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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 | 0,012 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».