Nicotine Metabolite Ratio (3-Hydroxycotinine/Cotinine) in Plasma and Urine by Different Analytical Methods and Laboratories: Implications for Clinical Implementation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The highly genetically variable enzyme CYP2A6 metabolizes nicotine to cotinine (COT) and COT to trans-3'-hydroxycotinine (3HC). The nicotine metabolite ratio (NMR, 3HC/COT) is commonly used as a biomarker of CYP2A6 enzymatic activity, rate of nicotine metabolism, and total nicotine clearance; NMR is associated with numerous smoking phenotypes, including smoking cessation. Our objective was to investigate the impact of different measurement methods, at different sites, on plasma and urinary NMR measures from ad libitum smokers. METHODS: Plasma (n = 35) and urine (n = 35) samples were sent to eight different laboratories, which used similar and different methods of COT and 3HC measurements to derive the NMR. We used Bland-Altman analysis to assess agreement, and Pearson correlations to evaluate associations, between NMR measured by different methods. RESULTS: Measures of plasma NMR were in strong agreement between methods according to Bland-Altman analysis (ratios, 0.82-1.16) and were highly correlated (all Pearson r > 0.96, P < 0.0001). Measures of urinary NMR were in relatively weaker agreement (ratios 0.62-1.71) and less strongly correlated (Pearson r values of 0.66-0.98, P < 0.0001) between different methods. Plasma and urinary COT and 3HC concentrations, while weaker than NMR, also showed good agreement in plasma, which was better than that in urine, as was observed for NMR. CONCLUSIONS: Plasma is a very reliable biologic source for the determination of NMR, robust to differences in these analytical protocols or assessment site. IMPACT: Together this indicates a reduced need for differential interpretation of plasma NMR results based on the approach used, allowing for direct comparison of different studies.
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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 | 0,004 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».