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Enregistrement W3097950106 · doi:10.3389/fpsyt.2020.592199

Ranking the Harm of Psychoactive Drugs Including Prescription Analgesics to Users and Others–A Perspective of German Addiction Medicine Experts

2020· article· en· W3097950106 sur OpenAlexaboutno aff
Udo Bonnet, Michael Specka, Michael Soyka, Thomas Alberti, Stefan Bender, Torsten Grigoleit, Leopold Hermle, Jörg Hilger, Thomas Hillemacher, Thomas Kuhlmann, Jens Kuhn, Christian Luckhaus, Christel Lüdecke, Jens Reimer, Udo Schneider, Welf Schroeder, Markus Stuppe, Gerhard A. Wiesbeck, Norbert Wodarz, Heath B. McAnally, Norbert Scherbaum

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueForensic Toxicology and Drug Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSynthetic cannabinoidsAddictionCannabisMedical prescriptionHeroinPsychiatryAddiction medicineRecreational DrugHarmPsychoactive drugBuprenorphinePsychoactive substanceDrugOpioidFamily medicinePharmacologyPsychologyCannabinoid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Over the past 15 years, comparative assessments of psychoactive substance harms to both users and others have been compiled by addiction experts. None of these rankings however have included synthetic cannabinioids or non-opioid prescription analgesics (NOAs, e.g. gabapentinoids) despite evidence of increasing recreational use. We present here an updated assessment by German addiction medicine experts considering changing Western consumption trends including those of NOAs. Methods In a first survey, 101 German addiction medicine physicians evaluated the health and social harms (in 5 dimensions) of 33 psychoactive substances including opioid and NOAs, to both users and others. In a second survey, 36 addiction medicine physicians estimated the relative weight of each health and social harm dimension to determine the overall harm rank of an individual substance. We compared our ranking with the most recent European assessment from 2014. Results Illicit drugs such as methamphetamine, heroin, cocaine and also alcohol were judged particularly harmful, and new psychoactive drugs (cathinones, synthetic cannabinoids) were ranked among the most harmful substances. Cannabis was ranked in the midrange, on par with benzodiazepines and ketamine – somewhat more favorable compared to the last European survey. Prescribed drugs including opioids (in contrast to the USA, Canada and Australia) were judged less harmful. NOAs were at the bottom end of the ranking. Conclusion In Germany, alcohol and illicit drugs (including new psychoactive substances) continue to rank among the most harmful addictive substances in contrast to prescribed agents including opioid analgesics and NOAs. Current laws are incongruent with these harm rankings. This study is a pioneer in rating the harms of both together, illicit and licit (prescription) psychoactive substances.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,636

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,350 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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