Procurement Pathways of Illegal Substances in Germany: A Systematic Review with Implications for Prevention, Harm Reduction, and Drug Policy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose of Review Illegal substance use is a global issue with significant health, social, and economic consequences, and Germany is no exception. This systematic review examines drug procurement methods in Germany, focusing on their mechanisms, market dynamics, and associated health risks, aiming to synthesize existing research on drug acquisition methods. By identifying key trends and gaps in the literature, this review provides a foundation for future research, and includes discussions of harm reduction strategies and policy interventions. Recent Findings A systematic search of MEDLINE, Embase, and Web of Science identified papers published in English or German between January 2009 and May 2024. Eleven studies (six qualitative, five quantitative) met the inclusion criteria, assessed using the Critical Appraisal Skills Program and Newcastle–Ottawa Quality Assessment Tool. Key findings revealed diverse procurement routes: cryptomarkets, street-based markets, self-cultivation, and social supply networks. Cryptomarkets, virtual marketplaces accessed via the Darknet and using cryptocurrency for transactions, ensure buyer anonymity and offer global reach with trust built through reviews and secure transactions. In contrast, street markets rely on interpersonal trust and geographic proximity. Social networks facilitate non-commercial sharing, especially of cannabis. Despite their potential, the role of social media in drug distribution remains underexplored in Germany. The COVID-19 pandemic highlighted market adaptability, with cryptomarkets navigating disruptions more effectively than street-based markets. Drug quality varied, with cryptomarkets often offering higher purity due to reputation-based incentives. Summary The procurement of illegal substances in Germany reflects a dynamic interplay of online and offline mechanisms. While cryptomarkets offer anonymity and quality control advantages, street markets continue to serve as vital supply points. Social supply networks and self-cultivation further diversify procurement routes. Despite these insights, the review identified significant research gaps, including gender-specific dynamics, the impact of cannabis legalization, and differences in drug quality across channels. This study underscores the complexity of Germany’s drug markets, emphasizing the need for targeted research to address these gaps. Expanding knowledge in this area could inform harm reduction strategies and policy interventions tailored to Germany’s unique drug procurement landscape.
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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 | 0,014 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».