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Enregistrement W2001537737 · doi:10.1002/dta.106

Temporal indication of cannabis use by means of THC glucuronide determination

2009· article· en· W2001537737 sur OpenAlexfundno aff
Ute Mareck, Nadine Haenelt, Hans Geyer, Sven Guddat, Matthias Kamber, Rudolf Brenneisen, Mario Thevis, Wilhelm Schänzer

Notice bibliographique

RevueDrug Testing and Analysis · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Anti-Doping AgencyUniversity of Bern
Mots-clésChromatographyUrineCannabisCannabinoidChemistryMetaboliteGlucuronideDetection limitExtraction (chemistry)MedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to the regulations of the World Anti-Doping Agency (WADA), the use of cannabinoids is forbidden in competition. In doping controls, the detection of cannabinoid misuse is based on the analysis of the non-psychoactive metabolite 11-nor-9-carboxy-delta-9-tetrahydrocannabinol (carboxy-THC). The determination of values greater than 15 ng/mL in urine represents an adverse analytical finding; however, no accurate prediction of the time of application is possible as the half-life of carboxy-THC ranges between three and four days. Consequently the detection of carboxy-THC in doping control urine samples collected in competition might also result from cannabis use in out-of-competition periods. The analysis of the glucuronide of the pharmacologically active delta 9-tetrahydrocannabinol (THC-gluc) may represent a complementary indicator for the detection of cannabis misuse in competition.An assay for the determination of THC-gluc in human urine was established. The sample preparation consisted of liquid-liquid extraction of urine specimens, and extracts were analysed by liquid chromatography/tandem mass spectrometry (LC-MS/MS). Authentic doping-control urine samples as well as specimens obtained from a controlled smoking study were analysed and assay characteristics such as specificity, detection limit (0.1 ng/mL), precision (>90%), recovery ( approximately 80%), and extraction efficiency (90%) were determined.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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