Early evidence of the effects of xylazine-adulterated fentanyl in Ohio
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Xylazine is becoming a prevalent fentanyl adulterant in the US. It has been associated with severe wounds and withdrawal symptoms. However, its impact on fatal overdose rates is poorly understood. METHODS: Poisson and ordinary least squares regression analyses are used to estimate the relationship between xylazine prevalence and unintentional overdose death and death rates at the county-month level in Ohio from April through December 2023. Xylazine prevalence is calculated from the Ohio Bureau of Criminal Investigation's (BCI) Crime Lab Data, and mortality data is from the Ohio Department of Health. RESULTS: Xylazine prevalence is positively correlated with overdose deaths and death rates in large population counties. Xylazine adulteration is associated with 319 more overdose deaths [95 percent CI: 147-491 deaths], 10 percent of all unintentional overdose deaths in Ohio, over the nine-month period. Our estimates predict that if all fentanyl had been adulterated with xylazine over these nine months, this would have led to an additional 519 deaths. DISCUSSION: Although the data covers a limited time period, our estimates provide evidence that xylazine-adulterated fentanyl is likely to lead to additional overdose deaths as it continues to spread across the US, blunting the initial signs of a declining trend in overdose deaths. If the findings can be extrapolated to the rest of the country, it is likely that overdose deaths would have fallen more substantially in 2023 if xylazine had not already been so prevalent in large parts of the US.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».