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Enregistrement W4200149665 · doi:10.2196/29187

Web-Based Discussion and Illicit Street Sales of Tapentadol and Oxycodone in Australia: Epidemiological Surveillance Study

2021· article· en· W4200149665 sur OpenAlexvenueno aff
Joshua C. Black, Zachary Margolin, Gabrielle E. Bau, Richard A. Olson, Janetta Iwanicki, Richard C. Dart

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSeqirus
Mots-clésTapentadolOxycodoneBusinessEpidemiologyIllicit drugComputer securityEnvironmental healthInternet privacyAdvertisingMedicineComputer scienceOpioidPharmacologyDrug

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Opioid use disorder and its consequences are a persistent public health concern for Australians. Web activity has been used to understand the perception of drug safety and diversion of drugs in contexts outside of Australia. The anonymity of the internet offers several advantages for surveilling and inquiring about specific covert behaviors, such as diversion or discussion of sensitive subjects where traditional surveillance approaches might be limited. OBJECTIVE: This study aims to characterize the content of web posts and compare reports of illicit sales of tapentadol and oxycodone from sources originating in Australia. First, post content is evaluated to determine whether internet discussion encourages or discourages proper therapeutic use of the drugs. Second, we hypothesize that tapentadol would have lower street price and fewer illicit sales than oxycodone. METHODS: Web posts originating in Australia between 2017 and 2019 were collected using the Researched Abuse, Diversion, and Addiction-Related Surveillance System Web Monitoring Program. Using a manual coding process, unstructured post content from social media, blogs, and forums was categorized into topics of discussion related to the harms and behaviors that could lead to harm. Illicit sales data in a structured format were collected through a crowdsourcing website between 2016 and 2019 using the Researched Abuse, Diversion, and Addiction-Related Surveillance System StreetRx Program. In total, 2 multivariable regression models assessed the differences in illicit price and number of sales. RESULTS: A total of 4.7% (28/600) of tapentadol posts discussed an adverse event, whereas 10.27% (95% CI 9.32-11.21) of oxycodone posts discussed this topic. A total of 10% (60/600) of tapentadol posts discussed unsafe use or side effects, whereas 20.17% (95% CI 18.92-21.41) of oxycodone posts discussed unsafe use or side effects. There were 31 illicit sales reports for tapentadol (geometric mean price per milligram: Aus $0.12 [US $0.09]) and 756 illicit sales reports for oxycodone (Aus $1.28 [US $0.91]). Models detected no differences in the street price or number of sales between the drugs when covariates were included, although the potency of the pill significantly predicted the street price (P<.001) and availability predicted the number of sales (P=.03). CONCLUSIONS: Australians searching the web for opinions could judge tapentadol as safer than oxycodone because of the web post content. The illicit sales market for tapentadol was smaller than that of oxycodone, and drug potency and licit availability are likely important factors influencing the illicit market.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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