MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2110546088 · doi:10.1093/jat/33.8.550

Cocaine Detection in Postmortem Samples Following Therapeutic Administration

2009· article· en· W2110546088 sur OpenAlexaff
Karen M. Bailey, D. J. Clay, M. A. Gebhardt, Marbina Schmidt, Nabila A. Haikal, James C. Kraner

Notice bibliographique

RevueJournal of Analytical Toxicology · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueForensic Toxicology and Drug Analysis
Établissements canadiensOffice of the Chief Medical Examiner
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineForensic toxicologyAutopsyForensic pathologyNoseMedical jurisprudenceDrugs of abuseCause of deathDiseaseIntensive care medicineDrugSurgeryPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cocaine is one of the most widely abused drugs and one that is frequently encountered in forensic toxicology laboratories. Most often, the detection of cocaine would lead toxicologists and forensic pathologists to believe that the drug was used illicitly; however, cocaine is an effective local anesthetic and vasoconstrictor and is used clinically in surgeries of the eye, ear, nose, and throat. Therefore, it is important to note that the presence of cocaine and its metabolites in forensic samples cannot always be attributed to abuse and that a thorough investigation and review of medical records is warranted before an informed conclusion can be made. In this case report, a 54-year-old male died three days after an altercation in which he suffered multiple injuries. In addition to natural disease and injuries documented at autopsy, cocaine and its metabolites were detected in the decedent's urine, and a review of surgical records showed that earlier on the day of death, he was administered cocaine clinically during a procedure to repair nasal bone fractures. If not for this comprehensive investigation and review of surgical records, the assumption of cocaine abuse might have otherwise been made and the cause and manner of death incorrectly established.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil0,886

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Analytical ToxicologyMême sujetForensic Toxicology and Drug AnalysisTravaux en français237 207