Does Low Urine Creatinine Level Indicate the Presence of Urine Alcohol in Methadone Maintenance Treatment Patients?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We sought to test the assumption that a low urine creatinine level is indicative of the presence of alcohol in the urine of patients prescribed methadone. METHODS: This is a medical record review of 261,055 urine samples from approximately 6,000 patients prescribed methadone during a one-year period and for whom both urine creatinine and ethanol levels were simultaneously measured. We defined a creatinine level of less than 2.26 mmol/L as 'low' used a urine ethanol level of greater than 2.0 mmol/L as the reference standard for alcohol consumption. RESULTS: The sensitivity and specificity of low urine creatinine as a marker for the detection of urine ethanol are 11.9% (95% CI: 11.3, 12.5%) and 96.7% (95% CI: 96.7, 96.7%), respectively. In this patient population with a low (3.6%) prevalence of alcohol in the urine, the results correspond to a positive predictive value of 11.9% (95% CI: 11.3, 12.6%) and a negative predictive value of 96.7% (95% CI: 96.7, 96.7%), respectively. CONCLUSIONS: Low urine creatinine is a poor screening test for detecting alcohol consumption among patients on methadone. However, a normal creatinine level has a 96.7% probability of no alcohol urine present in the urine.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».