Toward automated infrared spectral analysis in community drug checking
Notice bibliographique
Résumé
The body of knowledge surrounding infrared spectral analysis of drug mixtures continues to grow alongside the physical expansion of drug checking services. Technicians trained in the analysis of spectroscopic data are essential for reasons that go beyond the accuracy of the analytical results. Significant barriers faced by people who use drugs in engaging with drug checking services include the speed and accuracy of the results, and the availability and accessibility of the service. These barriers can be overcome by the automation of interpretations. A random forest model for the detection of two compounds, MDA and fluorofentanyl, was trained and optimized with drug samples acquired at a community drug checking site. This resulted in a 79% true positive and 100% true negative rate for MDA, and 61% true positive and 97% true negative rate for fluorofentanyl. The trained models were applied to selected drug samples to demonstrate a proposed workflow for interpreting and validating model predictions. The detection of MDA was demonstrated on three mixtures: (1) MDMA and MDA, (2) MDA and dimethylsulfone, and (3) fentanyl, etizolam, and benzocaine. The classification of fluorofentanyl was applied to a drug mixture containing fentanyl, fluorofentanyl, 4-anilino-N-phenethylpiperidine, caffeine, and mannitol. Feature importance was calculated using shapely additive explanations to better explain the model predictions and k-nearest neighbors was used for visual comparison to labelled training data. This is a step toward building appropriate trust in computer-assisted interpretations in order to promote their use in a harm reduction context.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,020 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».