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Enregistrement W2902629504 · doi:10.1111/add.14474

Illicit fentanyls in the opioid street market: desired or imposed?

2018· article· en· W2902629504 sur OpenAlexaffabout
Sarah G. Mars, Daniel Rosenblum, Daniel Ciccarone

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésFentanylHeroinMedical prescriptionOpioidBusinessEconomic shortageSearch costDeep WebMedicineAnesthesiaEconomicsPharmacologyDrugThe InternetMicroeconomicsComputer scienceGovernment (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Illicitly manufactured fentanyl and its analogues are appearing in countries throughout the world, often disguised as heroin or counterfeit prescription pills, with resulting high overdose mortality. Possible explanations for this phenomenon include reduced costs and risks to heroin suppliers, heroin shortages, user preferences for a strong, fast-acting opioid and the emergence of Dark Web cryptomarkets. This paper addresses these potential causes and asks three questions: (1) can users identify fentanyl; (2) do users desire fentanyl; and (3) if users want fentanyl, can they express this demand in a way that influences the supply? ARGUMENT/ANALYSIS: Existing evidence, while limited, suggests that some users can identify fentanyl, although not reliably, and some desire it, but because fentanyl is frequently marketed deceptively as other drugs, users lack information and choice to express demand effectively. Even when aware of fentanyl's presence, drug users may lack fentanyl-free alternatives. Cryptomarkets, while difficult to quantify, appear to offer buyers greater information and competition than offline markets. However, access barriers and patterns of fentanyl-related health consequences make cryptomarkets unlikely sources of user influence on the fentanyl supply. Market condition data indicate heroin supply shocks and shortages prior to the introduction of fentanyl in the United States and parts of Europe, but the much lower production cost of fentanyl compared with heroin may be a more significant factor CONCLUSION: Current evidence points to a supply-led addition of fentanyl to the drug market in response to heroin supply shocks and shortages, changing prescription opioid availability and/or reduced costs and risks to suppliers. Current drug users in affected regions of the United States, Canada and Europe appear largely to lack both concrete knowledge of fentanyl's presence in the drugs they buy and access to fentanyl-free alternatives.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations184
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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