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
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.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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 découle