A new quantitative drug checking technology for harm reduction: Pilot study in Vancouver, Canada using paper spray mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Drug checking services for harm reduction and overdose prevention have been implemented in many jurisdictions as a public health intervention in response to the opioid overdose crisis. This study demonstrates the first on-site use of paper spray mass spectrometry for quantitative drug checking to address the limitations of current on-site drug testing technologies. METHODS: Paper spray mass spectrometry was used to provide on-site drug checking services at a supervised consumption site in the Downtown Eastside of Vancouver, British Columbia, Canada during a 2-day pilot test in August 2019. The method included the targeted quantitative measurement of 49 drugs and an untargeted full scan to assist in identifying unknown/unexpected components. RESULTS: During the pilot, 113 samples were submitted for analysis, with 88 (78%) containing the client expected substance. Fentanyl was detected in 45 of 59 expected fentanyl samples, and in 50 (44%) samples overall at a median concentration of 3.6% (w/w%). The synthetic precursor of fentanyl, 4-anilino-N-phenethyl-piperidine (4-ANPP), was found in 74.0% of all fentanyl samples at a median concentration of 2.2%, suggesting widespread poor manufacturing practices. Etizolam was detected in 10 submitted samples anticipated to be fentanyl at a median concentration of 2.5%. No clients submitting these samples expected etizolam or a benzodiazepine in their sample. In three instances, it was co-measured with fentanyl, and in seven cases it was detected alone. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: The quantitative capabilities and low detection limits demonstrated by paper spray mass spectrometry offer distinct benefits over existing on-site drug checking methods and harm reduction services.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».