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Enregistrement W2036179026 · doi:10.1097/ftd.0b013e3181957a3b

Methods for Quantification of Exposure to Cigarette Smoking and Environmental Tobacco Smoke: Focus on Developmental Toxicology

2009· review· en· W2036179026 sur OpenAlexaff
Ana Florescu, Roberta Ferrence, Tom Einarson, Peter Selby, Offie P. Soldin, Gideon Koren

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Drug Monitoring · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Research Resources
Mots-clésCotinineTobacco smokeNicotineEnvironmental healthBiomarkerMedicineCigarette smokeExposure assessmentSmokeless tobaccoCigarette smokingRecall biasToxicologyPathologyTobacco useInternal medicineBiologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Active and passive smoking have been associated with an array of adverse effects on health. The development of valid and accurate scales of measurement for exposures associated with health risks constitutes an active area of research. Tobacco smoke exposure still lacks an ideal method of measurement. A valid estimation of the risks associated with tobacco exposure depends on accurate measurement. However, some groups of people are more reluctant than others to disclose their smoking status and exposure to tobacco. This is particularly true for pregnant women and parents of young children, whose smoking is often regarded as socially unacceptable. For others, recall of tobacco exposure may also prove difficult. Because relying on self-report and the various biases it introduces may lead to inaccurate measures of nicotine exposure, more objective solutions have been suggested. Biomarkers constitute the most commonly used objective method of ascertaining nicotine exposure. Of those available, cotinine has gained supremacy as the biomarker of choice. Traditionally, cotinine has been measured in blood, saliva, and urine. Cotinine collection and analysis from these sources has posed some difficulties, which have motivated the search for a more consistent and reliable source of this biomarker. Hair analysis is a novel, noninvasive technique used to detect the presence of drugs and metabolites in the hair shaft. Because cotinine accumulates in hair during hair growth, it is a unique measure of long-term, cumulative exposure to tobacco smoke. Although hair analysis of cotinine holds great promise, a detailed evaluation of its potential as a biomarker of nicotine exposure, is needed. No studies have been published that address this issue. Because the levels of cotinine in the body are dependent on nicotine metabolism, which in turn is affected by factors such as age and pregnancy, the characterization of hair cotinine should be population specific. This review aims at defining the sensitivity, specificity, and clinical utilization of different methods used to estimate exposure to cigarette smoking and environmental tobacco smoke.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0120,005
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations347
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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