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Enregistrement W3201828807 · doi:10.1093/jat/bkab106

Etizolam Blood Concentrations in 191 Forensic Cases in Ontario, Canada (2019–2020)

2021· article· en· W3201828807 sur OpenAlexaboutno aff
Christena Watts, T.L. Martin

Notice bibliographique

RevueJournal of Analytical Toxicology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueForensic Toxicology and Drug Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForensic toxicologyForensic scienceMedicineSexual assaultDrugBenzodiazepinePsychiatryPharmacologyPoison controlEmergency medicineInternal medicineInjury preventionChemistryVeterinary medicineChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although not used clinically in North America, etizolam has been identified in forensic samples as an illicit 'designer' benzodiazepine. As a central nervous system depressant, analysis for etizolam has probative value in both death investigations and forensic cases where incapacitation or human psychomotor performance is relevant. This report examines toxicological findings and demographic data in a series of authentic forensic cases analyzed between November 2019 and December 2020 in which etizolam was quantified by liquid chromatography-tandem mass spectrometry analysis. Blood concentrations were determined in 191 individuals aged 1-75 years. In living individuals (i.e., impaired driving and sexual assaults), etizolam concentrations ranged from <5 to 767 ng/mL which overlapped with the range of <5 to 260 ng/mL reported in death investigations. In all but one case, other drugs were detected in combination with etizolam. Fentanyl was the most common co-occurring drug and was present in 164 cases (86%). Additional case details are provided for cases of forensic interest: two deaths involving children <3 years of age, two deaths involving body packing and an individual arrested for drug-impaired driving with, to our knowledge, the highest reported etizolam concentration to date.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,315 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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