FORENSIC TOXICOLOGY AND PUBLIC HEALTH IMPLICATIONS OF SUBSTANCE ABUSE – A SYSTEMATIC REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Background: Forensic toxicology plays a crucial role in substance abuse detection, criminal investigations, and public health interventions. The increasing prevalence of novel psychoactive substances, opioid abuse, and drug-related fatalities has necessitated advancements in toxicological techniques to improve detection accuracy and response strategies. Despite the growing application of high-resolution analytical tools, gaps remain in real-time detection capabilities and their integration into forensic and clinical settings. Objective: This systematic review aims to evaluate recent advancements in forensic toxicology for substance abuse detection and assess their implications for public health policies and forensic investigations. Methods: A systematic review was conducted following PRISMA guidelines, searching PubMed, Scopus, Web of Science, and Cochrane Library for studies published between 2019 and 2024. Inclusion criteria comprised peer-reviewed studies on forensic toxicology methods for substance detection, epidemiological trends, and their impact on public health. Non-English studies, animal research, and conference abstracts were excluded. Data extraction focused on study design, sample size, analytical techniques, and key findings. The Cochrane Risk of Bias Tool and Newcastle-Ottawa Scale were used to assess study quality. Results: A total of eight studies met the inclusion criteria. Emerging toxicological techniques, including high-resolution mass spectrometry, biosensors, and portable detection devices, demonstrated enhanced sensitivity in identifying illicit substances. The review also highlighted the growing burden of opioid abuse, particularly xylazine co-use, and the limitations of conventional toxicological screening in detecting emerging substances. Variability in methodologies and the risk of publication bias were noted as challenges affecting data synthesis. Conclusion: Advancements in forensic toxicology have significantly improved drug detection accuracy, aiding both legal investigations and public health interventions. However, challenges remain in standardizing methodologies and ensuring real-time detection of emerging substances. Future research should focus on refining forensic toxicology protocols and enhancing collaboration between forensic scientists, healthcare professionals, and policymakers to mitigate the public health impact of substance abuse.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».