Invited Commentary: Drug Checking for Novel Insights Into the Unregulated Drug Supply
Notice bibliographique
Résumé
Tobias et al. (Am J Epidemiol. 2022;191 (2):241-247) present a novel analysis of time trends in fentanyl concentrations in the unregulated drug supply in British Columbia, Canada. The preexisting knowledge about unregulated drugs had come from law-enforcement seizures and postmortem toxicology. As both of these data sources are subject to selection bias, large-scale drug-checking programs are poised to be a crucial component of the public health response to the unrelenting increase in overdose in North America. As programs expand, we offer 2 guiding principles. First, the primary purpose of these programs is to deliver timely results to people who use drugs to mitigate health risks. Second, innovation is needed to go beyond criminal justice paradigms in laboratory analysis for a more nuanced understanding of health concerns. We provide examples of the role adulterants play in our understanding of drug harms. We also describe the applications and limitations of common laboratory assays, with implications for epidemiologic surveillance. While the research and direct service teams in British Columbia have taken groundbreaking steps, there is still a need to establish best practices for communicating results to sample donors in an approachable yet nonalarmist tone.
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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 | 0,007 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,060 | 0,042 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,008 |
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 ».