Examining fentanyl and its analogues in the unregulated drug supply of British Columbia, Canada using drug checking technologies
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The emergence of fentanyl and its analogues have contributed to a drastic rise in overdose-related mortality in recent years. The objective of this study was to determine the number of drug checking samples containing fentanyl and fentanyl analogues using both point of care and confirmatory drug checking technologies. METHODS: Point-of-care drug checking data, using a combination of fentanyl immunoassay strips and Fourier-transform infrared spectroscopy (FTIR), were collected at harm reduction sites in Vancouver and Surrey, British Columbia. Based on current recommendations from the British Columbia Centre on Substance Use Drug Checking Project, a subset of these samples was sent for confirmatory analysis using quantitative nuclear resonance spectroscopy, gas chromatography-mass spectrometry and/or liquid chromatography-mass spectrometry. RESULTS: A total of 22,916 samples were tested using FTIR and fentanyl immunoassay strips, of which 6125 (29%) were positive for fentanyl and/or fentanyl analogues. FTIR identified a fentanyl analogue in five samples (all carfentanil). Of the 1467 samples sent for confirmatory analysis, fentanyl was identified in 855 (58%) and fentanyl analogues in 85 (6%), including: carfentanil (n = 56), acetyl fentanyl (n = 15), furanyl fentanyl (n = 9) and cyclopropyl fentanyl (n = 5). DISCUSSION AND CONCLUSION: Our research found that FTIR does not consistently distinguish between fentanyl and its analogues at point of care and that highly sensitive confirmatory drug checking technologies are needed to identify fentanyl analogues. These findings underscore the limitations of current drug checking technologies and the importance of using both point of care and confirmatory drug checking initiatives for monitoring changes in the drug supply.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».