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Enregistrement W4407902004 · doi:10.17269/s41997-024-00990-7

Novel adulterants in unregulated opioids and their associations with adverse events

2025· article· en· W4407902004 sur OpenAlexaffvenueabout
Samuel Tobias, Jennifer Angelucci, Evan Wood, Jane A. Buxton, Lianping Ti

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensBritish Columbia Centre on Substance UseUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésMedicineFentanylAdverse effectOpioidPharmacovigilancePoisson regressionConfidence intervalHarm reductionDrugSedationInternal medicineEmergency medicineAnesthesiaPharmacologyPublic healthEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: In recent years, Canada's unregulated drug supply has become permeated by novel adulterants (e.g., fentanyl analogues, benzodiazepines, xylazine). While fentanyl has been shown to be associated with overdose mortality and other non-fatal health outcomes, adverse events (AE) associated with these adulterants remain poorly described. This study seeks to identify whether common adulterants identified through drug checking services are associated with increased prevalence of specific adverse events reportedly experienced by people who use drugs. METHODS: Drug checking samples were analyzed using Fourier-transform infrared spectroscopy and immunoassay strips at harm reduction sites in British Columbia. Self-reported AE (e.g., non-fatal overdose, prolonged sedation, seizures) were recorded from individuals who checked opioids post-consumption. Adjusted prevalence ratios (aPR) and 95% confidence intervals (95% CI) of AE among common adulterants were calculated using generalized linear models with a Poisson distribution, controlled for presence of other adulterants, expected drug, geographic location, and month. RESULTS: Between February 2022 and May 2024, 80,415 samples were analyzed at community sites. Among eligible samples, 36.1% were expected opioids, 42.2% of which were checked post-consumption. AE were noted among 10.7% of post-consumption opioid drug checks. After adjustment, the presence of benzodiazepines in opioid samples was associated with increased prevalence of any AE (aPR 1.97; 95% CI 1.70-2.27), as was the presence of xylazine (aPR 1.50; 95% CI 1.09-2.07). Considering specific AE, benzodiazepines were associated with increased prevalence of overdose (aPR 2.05; 95% CI 1.68-2.51) and prolonged sedation (aPR 3.35; 95% CI 2.54-4.43). CONCLUSION: Non-fatal AE associated with unregulated opioids have been largely undescribed. Our findings report specific AE associated with different adulterants in the unregulated opioid supply. With this information, tailored public health interventions and services focused on these adulterants can be developed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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