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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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,421
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

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