The Effect of Total Body Water on the Relationship Between Alcohol Consumption and Carbohydrate‐Deficient Transferrin
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinicians agree that alcoholism commonly is overlooked in their patients, and that treating the symptoms without directing therapy to the underlying cause at best delays an inevitable decline in the patient's general health and well-being. The current analysis focused on carbohydrate-deficient transferrin (CDT), a promising biological marker of dangerous alcohol consumption. METHODS: Included in our study were men (730) and women (613) from study sites in Canada, Brazil, and Japan. All subjects were participants in the WHO/ISBRA Study on State and Trait Markers of Alcoholism, who completed an extensive demographic, medical, and behavioral survey and provided blood samples for determination of CDT levels. ANOVA and chi2 test for equality were used to examine the effect of total body water (TBW) on the alcohol consumption/CDT relationship. To examine whether accounting for differences in TBW improved the diagnostic properties of CDT when used as a state marker for alcohol consumption, odds ratios were calculated for men and women separately. RESULTS: Our results show that accounting for individual differences in TBW significantly influenced the alcohol consumption/CDT dose-response relationship. The effect of TBW was different for men compared with women. When we used a consumption cutoff value of 40 g/day and the CDTect recommended cutoffs (20 for men; 27 for women), adjusting for differences in TBW significantly increased diagnostic performance of CDT in men but not women. CONCLUSIONS: The dependence of CDT measures on body water content needs to be taken into account to maximize the performance of CDT as an effective state marker of alcohol consumption in males.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».