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Enregistrement W4390206196 · doi:10.1002/dta.3630

A strategy for the detection of benzodiazepine drugs using low‐resolution paper‐spray mass spectrometry for harm reduction drug checking

2023· article· en· W4390206196 sur OpenAlexafffund
Allie Miskulin, Bruce Wallace, Chris G. Gill, Dennis K. Hore

Notice bibliographique

RevueDrug Testing and Analysis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensVancouver Island UniversitySimon Fraser UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesHealth CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaVancouver FoundationCanada Foundation for InnovationVancouver Island University
Mots-clésDrugBenzodiazepineDrug detectionHarm reductionDrug overdoseIllicit drugFalse positive paradoxPharmacologyMedicinePoison controlComputer scienceMedical emergencyChromatographyChemistryPublic healthArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to detect newly emerging substances is of great importance in reducing harms for people who use drugs. New psychoactive substances including novel benzodiazepines in the illicit drug supply have been linked to high rates of overdose deaths while complicating drug checking as an overdose prevention strategy. Paper-spray mass spectrometry (PS-MS) has emerged as a novel strategy to rapidly detect trace components in street drug samples. While targeted, low-resolution PS-MS methods have proven effective, newly emerging substances are often missed. To address this, a method was applied to low-resolution full-scan PS-MS data to aid in the early detection and identification of novel benzodiazepines in the unregulated drug supply. Using the developed method, true positives rates of 0.89 and 0.75 were achieved for bromazolam and etizolam in street samples obtained in a community drug checking service. The applicability of the method was further demonstrated for a novel benzodiazepine, desalkylgidazepam, that has recently emerged in the illicit drug supply.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,262 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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