Shifting drug markets in North America - a global crisis in the making?
Notice bibliographique
Résumé
Understanding drug market dynamics and their underlying driving factors is paramount to developing effective responses to the overdose crisis in North America. This paper summarises the distinct drug market trends observed locally and internationally over the past decade to extrapolate future drug market trajectories. The emergence of fentanyl on North American street markets from 2014 onwards led to a shift of street drug use patterns. Previously perceived as contaminants, novel synthetic opioids became the drugs of choice and a trend towards higher potency was observed across various substance classes. The diversification of distribution strategies as well as the regionalisation and industrialisation of production followed basic economic principles that were heavily influenced by prosecution and policy makers. Particularly, the trend towards higher potency is likely most indicative of what to expect from future illicit drug market developments. Nitazenes and fentanyl-analogues, several times more potent than fentanyl itself, are increasingly detected in toxicological testing and have the potential of becoming the drugs of choice in the future. The dynamic of drug import and local production is less clear and influenced by a multitude of factors like precursor availability, know-how, infrastructure, and the success of local drug enforcement strategies. Drug market dynamics and the current trajectory towards ultrapotent opioids need to be recognised by legislation, enforcement, and the health care system to prepare effective responses. Without significant improvements in treatment access, the implementation of preventative approaches and early warning systems, the mortality rate will continue to increase. Furthermore, there is no mechanism in place preventing the currently North American focused overdose crisis to spread to other parts of the globe, particularly Europe. A system of oversight, research, and treatment is needed to address mortality rates of historic proportions and prevent further harm.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».