Impact of the Opioid/Fentanyl Epidemic on the Toxicology Laboratory’s Workload: The CMCVAMC Experience
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Opiates have long been used by both the population at large and the veteran population as a drug of abuse. However, recently, fentanyl—a synthetic opioid—has risen in prominence in this opioid drug abuse epidemic as a drug used by suppliers to “cut” heroin, to masquerade for another opiate, or for direct usage. As this is a recent phenomenon, the new increasing need to test for fentanyl for clinical reasons has a major impact on the toxicology laboratory’s workload. Method Quality assurance/improvement data were obtained to determine the number of fentanyl tests by gas chromatography/mass spectroscopy (GC/MS) performed by the toxicology laboratory since quarter 1 of 2011 (October-December 2010) to quarter 1 of 2018 (October-December 2017). The numbers of tests required for clinical care in each quarter were tabulated and compared in a graph. Quarters for each year begin and end in October. Results The total number of GC/MS tests for fentanyl needed for clinical care has been drastically increasing recently. From 2011 to 2015, the yearly number of tests clinically needed has ranged from 83 to 92. In 2016, the total number of clinically needed tests for fentanyl spiked to 167 and by fiscal year 2017 included 1,108 fentanyl GC/MS tests. The last examined quarter (quarter 1 of fiscal year 2018) included 527 tests, which is more than the highest number from 2017 (377 in quarter 4 of 2017). Conclusion The increasing use of fentanyl in the opioid epidemic appears to have played a role in significantly increasing the clinical need to test for fentanyl by GC/MS, increasing the volume by over 10 to 15 times. The role of fentanyl in the opioid epidemic remains a significant public health concern.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».