Cocaethylene as a biomarker to predict heavy alcohol exposure among cocaine users.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cocaethylene (CE) is a cocaine metabolite formed during alcohol and cocaine co-consumption. There are no previous studies to assess the effectiveness of hair CE as a biomarker indicating chronic alcohol consumption among individuals who have consumed cocaine. OBJECTIVES: To establish the ability of CE to predict chronic alcohol use among individuals testing positive for cocaine. METHODS: We studied all cases referred to our laboratory where both chronic cocaine and alcohol consumption were sought, and values of hair cocaine, benzoylegconine (BE), CE, and FAEEs (as marker of chronic alcohol consumption ) were available. Cocaine, BE and CE were screened by ELISA and confirmed using headspace-solid phase microextraction (HS-SPME) and GC-MS. FAEE were analyzed using HS-SPME and GC-MS/EI. Sensitivity, specificity, and predictive values of CE as a marker of alcohol consumption among cocaine users were calculated using different FAEE cutoffs. RESULTS: Cocaine (P<0.001) and BE (P<0.001) concentrations were associated with increased FAEE. The positive predictive value of CE to identify alcohol consumption was 0.66 for excessive drinking and 0.76 for chronic drinking among positive cocaine users. Negative CE ruled out almost completely excessive alcohol consumption. CONCLUSION: Positive hair CE results had high specificity for chronic excessive alcohol consumption among cocaine users. With no established safe level of alcohol in pregnancy, identification of CE in hair of pregnant women who have used cocaine can serve as a biomarker for fetal alcohol spectrum disorder.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».