Public health and medical preparedness for mass casualties from the deliberate release of synthetic opioids
Notice bibliographique
Résumé
The large amounts of opioids and the emergence of increasingly potent illicitly manufactured synthetic opioids circulating in the unregulated drug supply in North America and Europe are fueling not only the ongoing public health crisis of overdose deaths but also raise the risk of another type of disaster: deliberate opioid release with the intention to cause mass harm. Synthetic opioids are highly potent, rapidly acting, can cause fatal ventilatory depression, are widely available, and have the potential to be disseminated for mass exposure, for example, if effectively formulated, via inhalation or ingestion. As in many other chemical incidents, the health consequences of a deliberate release of synthetic opioid would manifest quickly, within minutes. Such an incident is unlikely, but the consequences could be grave. Awareness of the risk of this type of incident and preparedness to respond are required to save lives and reduce illness. Coordinated planning across the entire local community emergency response system is also critical. The ability to rapidly recognize the opioid toxidrome, education on personal protective actions, and training in medical management of individuals experiencing an opioid overdose are key components of preparedness for an opioid mass casualty incident.
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 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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 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 ».