Fentanyl, Amphetamine-type Stimulants, Heroin, and xylazine in drug residues in two Northern border Mexican cities
Notice bibliographique
Résumé
Illicitly manufactured fentanyl (IMF) and amphetamine-type stimulants (ATS) are driving the fourth wave of the opioid crisis in the United States and Canada. Accordingly, the aim of this paper was to determine the presence of heroin, fentanyl, ATS, xylazine, and other substances in Tijuana and Mexicali, Baja California, two cities on the US-Mexico border. We also tested the positive predictive value of fentanyl and ATS test strips. To do this, we randomly selected 300 drug residues from syringe plungers provided by two non-governmental organizations (NGOs) with harm reduction programs (one in each city) and from community samples obtained at shooting galleries and meeting places for people who inject drugs. We then analyzed them with GC-MS and BTNX test strips for amphetamine-type stimulants (ATS) and fentanyl and its analogs. Test strips showed a high positive predictive value of 81% when compared with GC-MS. Most residues had fentanyl, followed by methamphetamine, heroin, and xylazine. Fentanyl and methamphetamine co-occurrence were the norm rather than the exception in drug residues. Xylazine was more prevalent in fentanyl-containing samples in Mexicali, whereas the combination of fentanyl and methamphetamine was more common in Tijuana. Benzodiazepines were not detected in any of our samples. In conclusion, in two key Mexican northern border cities, most heroin samples contained fentanyl. Opioid and ATS use was common in Tijuana and Mexicali, while xylazine emerged as a significant adulterant in Mexicali and was subsequently detected in Tijuana. The evolving drug market demands continuous drug testing while public health policies are required to address the challenges raised by this scenario.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».