Uso de drogas de UE revelado através da análise de águas residuais

Format
News
Original Language

inglês

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Country
Portugal
Keywords
Wastewater
wastewater analysis
drug trends
drug trend epidemiology
European drug trends
use patterns

Uso de drogas de UE revelado através da análise de águas residuais

Wastewater analysis

O Observatório Europeu da droga e da Toxicodependência (OEDT) lançou os resultados de sua maior estudo de análise de águas residuais. O projecto da UE analisou o efluente em torno de 60 cidades e cidades europeias.

Isto permitiu aos pesquisadores identificar quais substâncias estão sendo usadas e onde eles estão sendo usados em toda a Europa para pintar um quadro de padrões de uso de drogas em todo o continente. Os dados também podem permitir que os pesquisadores estimar as quantidades consumidas em áreas específicas, em determinados momentos da semana ou observar quaisquer alterações no consumo ao longo do tempo.

Análise de águas residuais é um emergente campo que o OEDT implementou para analisar águas residuárias municipais para identificar drogas e metabólitos através da colaboração interdisciplinar. O processo é explicado em um vídeo disponível no website do OEDT junto com mais exemplos de pesquisa semelhante.

O relatório incide sobre drogas ilícitas estimulantes como anfetaminas, ecstasy, metanfetamina e cocaína. O projeto revelou "geográficos e temporais padrões distintos de uso de drogas em cidades europeias" que são exibidos em um mapa interativo.

Padrões de consumo foram revelados com cocaína, sendo mais comumente usada no oeste e sul da Europa enquanto anfetamina é mais prevalente nas cidades do Norte e orientais. A equipa de investigação também foi capaz de identificar os padrões de consumo dentro das cidades que então poderia ser igualada a diferentes características sociais e demográficas como hotspots de vida noturna ou populações de estudante.

Enquanto os resultados deste estudo foram geralmente acordos aos resultados de outras ferramentas de monitoramento com algumas exceções, esse tipo de visão pode permitir melhorias para ser feito da maneira que outros dados são coletados ou para confirmar as previsões das tendências emergentes.