A software framework for infrared spectral analysis in harm reduction drug checking
Notice bibliographique
Résumé
Background: Drug checking is a harm reduction intervention that uses chemical analytical methods to provide information on the composition of illicit drug mixtures. It is necessary to expand the reach of drug checks to fully meet the needs of populations who use drugs who are at risk of overdose. Technical barriers to drug checking, such as software that is challenging to use without extensive training and practice, hinder the expansion of these services.Objectives: This study describes the development, architecture, and deployment of a custom FTIR-based software framework. Components of this framework are useful across several models of drug checking.Methods: A kiosk application controls a spectrometer and uploads the spectral and survey data to a centralized database. An analysis suite facilitates spectral interpretation using libraries, a repository of previous data, and analysis tools. Individual drug checking results are accessible online. Aggregated data are viewed internally via a dashboard. Public-facing reports are tailored to different communities.Results: The software was successfully deployed with a total of 6 remote service sites operating by 2024. Between May 2022 and December 2024, 2673 drug samples were checked for 1926 clients, including hundreds accessing drug checking for the first time. Weekly and monthly reports of aggregate drug data were created.Conclusions: By lowering technical barriers and supporting real-time reporting, our software framework expanded service access and provided actionable data to both communities and public health stakeholders. This method represents a meaningful advancement in the technological infrastructure necessary to sustain and expand drug checking efforts.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,008 |
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 ».