CDT, GGT, and AST As Markers of Alcohol Use: The WHO/ISBRA Collaborative Project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Estimates of the performance of carbohydrate deficient transferrin (CDT) and gamma glutamyltransferase (GGT) as markers of alcohol consumption have varied widely. Studies have differed in design and subject characteristics. The WHO/ISBRA Collaborative Study allows assessment and comparison of CDT, GGT, and aspartate aminotransferase (AST) as markers of drinking in a large, well-characterized, multicenter sample. METHODS: A total of 1863 subjects were recruited from five countries (Australia, Brazil, Canada, Finland, and Japan). Recruitment was stratified by alcohol use, age, and sex. Demographic characteristics, alcohol consumption, and presence of ICD-10 dependence were recorded using an interview schedule based on the AUDADIS. CDT was assayed using CDTect and GGT and AST by standard methods. Statistical techniques included receiver operating characteristic (ROC) analysis. Multiple regression was used to measure the impact of factors other than alcohol on test performance. RESULTS: CDT and GGT had comparable performance on ROC analysis, with AST performing slightly less well. CDT was a slightly but significantly better marker of high-risk consumption in men. All were more effective for detection of high-risk rather than intermediate-risk drinking. CDT and GGT levels were influenced by body mass index, sex, age, and smoking status. CONCLUSIONS: CDT was little better than GGT in detecting high- or intermediate-risk alcohol consumption in this large, multicenter, predominantly community-based sample. As the two tests are relatively independent of each other, their combination is likely to provide better performance than either test alone. Test interpretation should take account sex, age, and body mass index.
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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 | 0,042 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».