Does regulating drug precursors affect illicit drug markets? An expanded and updated systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many countries are placing greater emphasis on regulating precursor chemicals used in illicit drug production. However, the latest review on this topic is 14 years old and limited to North American methamphetamine regulations. This review updates and expands on past work by assessing how precursor regulations affect illicit drug markets. METHOD: We conducted a systematic review following PRISMA guidelines, searching 13 databases and relevant organizational websites for grey literature. Eligible studies quantitatively assessed precursor regulations' impact on drug supply, demand, or related harms. Due to intervention variability, we used narrative synthesis. Bias risk was evaluated with the EPOC Risk of Bias Tool. RESULTS: Twenty-six studies met the inclusion criteria, published between 2003 and 2023, focusing on methamphetamine (n = 23), cocaine (n = 3), and heroin (n = 1). Most were from the USA (n = 20), with others from Canada (n = 1), Mexico (n = 1), Australia (n = 3), and the Czech Republic (n = 1). The studies assessed 12 outcomes across 37 interventions, 14 of which were effective and 23 ineffective. Effective interventions led to impacts such as a 100 % price increase, a 40 % purity reduction, and a 43 % drop in past-month drug use, lasting from months to seven years. Ineffective interventions shared three issues: targeting unused chemicals, focusing on small-scale operations, or failing as suppliers adapted to new sources or routes. CONCLUSIONS: Precursor regulations can reduce the supply, use, and harms of heroin, cocaine, and methamphetamine. However, they are not a one-size-fits-all solution. Their effectiveness depends on how they are designed and the context in which they are implemented.
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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 | 0,020 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».