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Enregistrement W4387569520 · doi:10.1136/bmjph-2023-000197

What impact did the COVID-19 pandemic have on the variability of fentanyl concentrations in the Vancouver, Canada illicit drug supply? An interrupted time-series analysis

2023· article· en· W4387569520 sur OpenAlex
Samuel Tobias, Cameron Grant, Richard Laing, Mark Lysyshyn, Jane A. Buxton, Kenneth W. Tupper, Evan Wood, Lianping Ti

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBMJ Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of VictoriaVancouver Coastal HealthHealth CanadaUniversity of British ColumbiaBC Centre for Disease ControlBritish Columbia Centre on Substance Use
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaMichael Smith Health Research BCNational Institute on Drug AbuseVancouver Foundation
Mots-clésFentanylDeclarationPandemicMedicinePublic healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Emergency medicineAnesthesiaInternal medicinePolitical scienceNursingDiseaseLawInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Increases in fatal overdoses were observed coinciding with the COVID-19 pandemic across the USA and Canada. Hypothesised explanations include pandemic-attributable healthcare service disruption, social isolation and illicit drug market disruption. Using data from a community drug checking service, this study sought to evaluate how COVID-19 pandemic measures affected the variability in fentanyl concentrations within the local illicit drug market. Methods: Using a validated quantification model for fentanyl, Fourier-transform infrared spectra from fentanyl-positive drug checking samples in Vancouver, Canada were analysed to determine fentanyl concentration. An interrupted time-series analysis using an ordinary least squares model with autoregressive adjusted SEs was conducted to measure how the variance in monthly fentanyl concentrations changed following the declaration of the COVID-19 public health emergency in March 2020. Results: Over the study period, 4713 fentanyl-positive samples were available for analysis. Monthly variance of fentanyl concentrations ranged from 7.9% in December 2017 to 159.2% in September 2020. An interrupted time-series analysis of variance in fentanyl concentrations increased significantly following the declaration of the COVID-19 public health emergency, with an immediate level change of 26.1 (95% CI 7.2 to 45.0, p=0.011) and a slope change of 15.8 (95% CI 10.2 to 21.4, p<0.001). Conclusion: Though community drug checking samples may not be generalisable to the wider illicit drug market, our study found that variance in fentanyl concentrations increased significantly following the declaration of the COVID-19 public health emergency. While it remains unclear whether the observed increase in the variability of fentanyl concentration in illicit opioids was a direct result of COVID-19 and related measures, the volatility of fentanyl concentrations is likely to have posed significant risk to people who used drugs in this setting.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,321 · 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