Detection of benzodiazepines in the unregulated drug supply using point of care and confirmatory drug checking technologies: A validation study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Benzodiazepine adulteration in British Columbia's (BC) unregulated opioid supply has risen. Given the health risks associated with co-ingestion of opioids and benzodiazepines, accurate detection of benzodiazepines using point-of-care drug checking technologies is critical. This study aimed to validate the use of Fourier-transform infrared spectroscopy (FTIR) and benzodiazepine immunoassay strips compared to gold standard laboratory technologies. METHODS: From October 2018 to November 2023, drug samples submitted to harm reduction sites in BC were analyzed using FTIR and benzodiazepine immunoassay strips. A subset of these samples was sent for confirmatory analysis using quantitative nuclear magnetic resonance spectroscopy, gas chromatography-mass spectrometry, and/or liquid chromatography-mass spectrometry. We calculated measures of diagnostic accuracy (e.g., sensitivity, specificity) for the point-of-care technologies. RESULTS: Of 1922 samples with point-of-care and confirmatory results, 390 (20 %) tested positive for a benzodiazepine. FTIR sensitivity was 26 % (95 % confidence interval [CI]:21-30 %) and specificity was 99 % (95 % CI:99-100 %). Immunoassay strip sensitivity was 67 % (95 % CI:62-72 %) and specificity was 82 % (95 % CI:79-85 %), respectively. When FTIR and immunoassay strip results were combined, sensitivity was 75 % (95 % CI:70-79 %) and specificity was 82 % (95 % CI: 79-84 %). When etizolam was excluded, the sensitivity and specificity of immunoassay strips were 98 % (95 % CI:94-99 %) and 83 % (95 % CI:81-86 %), respectively. CONCLUSIONS: FTIR did not consistently detect the presence of benzodiazepines and related compounds at point-of-care. However, sensitivity improved when FTIR was combined with immunoassay strips, underscoring the importance of using both technologies in tandem. As etizolam is not a true benzodiazepine, it poses considerable challenges using existing point-of-care drug checking technologies.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 ».