Current and Future Potential Impact of COVID-19 on Kratom (Mitragyna speciosa Korth.) Supply and Use
Notice bibliographique
Résumé
Korth., Rubiaceae) is native to and has traditional use in Southeast Asia. The number of kratom users outside of Southeast Asia has increased significantly in recent decades with use spreading to the Unites States (US) and Europe. Because of its reputed opioid-like psychoactive effects at higher doses, kratom has been regulated in several countries and is subject to an import ban by the US Food and Drug Administration. Nonetheless, in the US it is estimated that 10-15 million people consume kratom primarily for the self-treatment of pain, psychiatric disorders, to mitigate withdrawal from or dependence on opioids, and to self-treat opioid use disorder or other substance use disorders (SUDs). Due to the global COVID-19 pandemic, a shortage in the supply of kratom products may place unexpected burdens on kratom users, potentially influencing some who use kratom for SUD self-treatment to regress to harmful drug use, hence increasing the likelihood of adverse outcomes, including overdose. Inadequate treatment, treatment barriers, and increases in the sales of adulterated kratom products on the internet or in convenience stores could exacerbate circumstances further. Although there are currently no verified indications of kratom scarcity, researchers and clinicians should be aware of and remain vigilant to this unanticipated possibility.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,002 |
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 ».