MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2003514336 · doi:10.1520/jfs2005118

Identification of Anhydroecgonine Ethyl Ester in the Urine of a Drug Overdose Victim

2005· article· en· W2003514336 sur OpenAlexaff
Alan L. Myers, H James Williams, James C. Kraner, Patrick S. Callery

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueForensic Toxicology and Drug Analysis
Établissements canadiensOffice of the Chief Medical Examiner
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrineChromatographyChemistrySolid phase extractionGas chromatography–mass spectrometryEthanolGas chromatographyMass spectrometryOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Toxicological evaluation of postmortem urine collected from a 41-year-old deceased white male detected anhydroecgonine ethyl ester (ethylecgonidine, AEEE), a transesterification product of smoked cocaine co-abused with ethanol. A solid phase extraction (SPE) method was used to extract cocaine, AEEE, and related metabolites from urine. SPE on a 1 mL urine sample from the decedent followed by GC-MS detected AEEE. Other metabolites identified by GC-MS included cocaine, cocaethylene, and anhydroecgonine methyl ester (AEME). To determine whether some or all of the AEEE was artifactually produced in the heated GC injector port, an alternative LC-MS method was developed. LC/MS following SPE found at least 50 ng/mL of AEEE in the extract. The mass fragmentation (MS/MS and MS3) of AEEE detected in the urine was compared to spectra of authentic, synthesized compound. AEEE is a potential additional forensic marker for the co-abuse of smoked cocaine and ethanol.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,563
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,359 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Forensic SciencesMême sujetForensic Toxicology and Drug AnalysisTravaux en français237 207