Estimating the Daily Milligrams of Morphine Equivalent of Illicit Fentanyl Use in Los Angeles: Clinical and Epidemiological Implications
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The market shift from heroin to illicitly-manufactured-fentanyl in North America led to surging opioid mortality. However, limited information exists about the doses of illicit fentanyl regularly consumed. We examined purity of fentanyl samples and estimate the typical daily oral milligrams of morphine equivalent (MME). METHODS: Leveraging community-based drug checking data from Los Angeles, we ascertained the purity of 509 samples of fentanyl collected between September 2023 and January 2026 using liquid chromatography mass spectrometry. We assessed typical consumption quantity and routes of administration among 47 respondents who reported regularly using fentanyl. We estimate bioavailability and MME conversion factors from literature. To estimate daily MME, incorporating all parameter uncertainty, we used a bootstrapping approach with 1,000,000 draws, with sensitivity analyses to assess the impact of factors including the correlation between purity and quantity. RESULTS: Among participants, the mean daily consumption of fentanyl was 1.07 g (95% prediction interval: 0.03g-4.00g). Illicit fentanyl products had a mean fentanyl purity of 12.47% (0.23%-38.80%), and the mean estimated bioavailability based on routes of administration was 50.82% (30.64%-76.75%). The mean estimated IV fentanyl to PO morphine MME conversion factor was 1 to 183.15 (71.85-294.21). The mean estimated daily consumption in our sample was 8887.55 MME (156.56 MME-41,761.30 MME). CONCLUSIONS: Under all plausible estimation scenarios, individuals consuming illicit fentanyl in Los Angeles on average use a quantity of MME several orders of magnitude higher than clinical guidelines or typical methadone doses. This likely contributes to high overdose mortality, high opioid tolerance, and more difficult methadone and buprenorphine induction.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».