The North American opioid epidemic: opportunities and challenges for clinical laboratories
Notice bibliographique
Résumé
Since 1999, the opioid epidemic in North America has resulted in over 1 million deaths, and it continues to escalate despite numerous efforts in various arenas to combat the upward trend. Clinical laboratories provide drug testing to support practices such as emergency medicine, substance use disorder treatment, and pain management; increasingly, these laboratories are collaborating in novel partnerships including drug-checking services (DCS) and multidisciplinary treatment teams. This review examines drug testing related to management of licit and illicit opioid use, new technologies and test strategies employed by clinical laboratories, barriers hindering laboratory response to the opioid epidemic, and areas for improvement and standardization within drug testing. Literature search terms included combinations of "opioid," "opiate," "fentanyl," "laboratory," "epidemic," "crisis," "mass spectrometry," "immunoassay," "drug screen," "drug test," "guidelines," plus review of PubMed "similar articles" and references within publications. While immunoassay (IA) and point-of-care (POC) test options for synthetic opioids are increasingly available, mass spectrometry (MS) platforms offer the greatest flexibility and sensitivity for detecting novel, potent opioids. Previously reserved as a second-tier application in most drug test algorithms, MS assays are gaining a larger role in initial screening for specific patients and DCS. However, there are substantial differences among laboratories in terms of updating test menus, algorithms, and technologies to meet changing clinical needs. While some clinical laboratories lack the resources and expertise to implement MS, many are also slow to adopt available IA and POC tests for newer opioids such as fentanyl. MS-based testing also presents challenges, including gaps in available guidance for assay validation and ongoing performance assessment that contribute to a dramatic lack of standardization among laboratories. We identify opportunities for improvement in laboratory operations, reporting, and interpretation of drug test results, including laboratorian and provider education and laboratory-focused guidelines. We also highlight the need for collaboration with providers, assay and instrument manufacturers, and national organizations to increase the effectiveness of clinical laboratory and provider efforts in preventing morbidity and mortality associated with opioid use and misuse.
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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 | 0,029 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».