Trace residue identification, characterization, and longitudinal monitoring of the novel synthetic opioid β‐U10, from discarded drug paraphernalia
Notice bibliographique
Résumé
Empirical data regarding dynamic alterations in illicit drug supply markets in response to the COVID-19 pandemic, including the potential for introduction of novel drug substances and/or increased poly-drug combination use at the "street" level, that is, directly proximal to the point of consumption, are currently lacking. Here, a high-throughput strategy employing ambient ionization-mass spectrometry is described for the trace residue identification, characterization, and longitudinal monitoring of illicit drug substances found within >6,600 discarded drug paraphernalia (DDP) samples collected during a pilot study of an early warning system for illicit drug use in Melbourne, Australia from August 2020 to February 2021, while significant COVID-19 lockdown conditions were imposed. The utility of this approach is demonstrated for the de novo identification and structural characterization of β-U10, a previously unreported naphthamide analog within the "U-series" of synthetic opioid drugs, including differentiation from its α-U10 isomer without need for sample preparation or chromatographic separation prior to analysis. Notably, β-U10 was observed with 23 other drug substances, most commonly in temporally distinct clusters with heroin, etizolam, and diphenhydramine, and in a total of 182 different poly-drug combinations. Longitudinal monitoring of the number and weekly "average signal intensity" (ASI) values of identified substances, developed here as a semi-quantitative proxy indicator of changes in availability, relative purity and compositions of street level drug samples, revealed that increases in the number of identifications and ASI for β-U10 and etizolam coincided with a 50% decrease in the number of positive detections and an order of magnitude decrease in the ASI for heroin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».