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Enregistrement W4383197456 · doi:10.24875/ric.23000109

Fentanyl and other New Psychoactive Synthetic Opioids. Challenges to Prevention and Treatment

2023· review· es· W4383197456 sur OpenAlexaboutno aff
Damaris Albores‐García, Silvia L. Cruz

Notice bibliographique

RevueRevista de investigaci�n Cl�nica · 2023
Typereview
Languees
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueForensic Toxicology and Drug Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFentanylEuphoriantMedicineHeroinSufentanilOpioidPharmacologyDrugIntensive care medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synthetic opioids have played a significant role in the current opioid crisis in the United States (U.S.) and Canada and are a matter of concern worldwide. New psychoactive opioids (NPOs) are classified in the internationally recognized new psychoactive substances (NPSs) category. This group comprises compounds that may have been synthesized decades ago but appeared only recently in the illicit drug market. Such is the case of fentanyl, fentanyl analogs, and non-fentanyl opioids. Most NPOs have effects similar to morphine, including euphoria and analgesia, and can produce fatal respiratory depression. Here, we present an overview of the systemic and molecular effects of main NPOs, their classification, and their pharmacological properties. We first review the fentanyl group of NPOs, including the four compounds of clinical use (fentanyl, alfentanil, sufentanil, and remifentanil) and the veterinary drug carfentanil. We also provide essential information on non-medical fentanyl analogs and other synthetic opioids such as brorphine, etonitazene, and MT-45, used as adulterants in commonly misused drugs. This paper also summarizes the scarce literature on the use of NPOs in Mexico. It concludes with a brief review of the challenges to prevention and treatment posed by NPOs and some recommendations to face them.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,236
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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