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Enregistrement W2564584662 · doi:10.1080/00085030.2017.1258212

An assessment of oral fluid drug screening devices

2016· article· en· W2564584662 sur OpenAlexaffvenueabout
D J Beirness, D'Arcy Randall Smith

Notice bibliographique

RevueCanadian Society of Forensic Science Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueForensic Toxicology and Drug Analysis
Établissements canadiensRoyal Canadian Mounted PoliceCanadian Centre on Substance Use and Addiction
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrugMedicineCannabisDrug detectionPharmacologyAmphetamineInternal medicinePsychiatryChromatographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This project was to examine point-of-contact (POC) oral fluid drug screening devices to determine the suitability of such devices for potential use in the enforcement of drug-impaired driving in Canada. Oral fluid samples were collected from a group of individuals who admitted to having recently ingested drugs as well as a number of individuals who had not been using drugs. These samples were tested on one of three oral fluid screening devices to determine the presence of cannabis, cocaine, amphetamine, methamphetamine, opioids, and benzodiazepines. Each participant also provided a second oral fluid sample that was sent to a reference laboratory for independent analysis. Comparison of the results from the oral fluid screening device and those from the laboratory analysis provided estimates of sensitivity and specificity for each of the six drugs/drug categories. Sensitivity exceeded 0.80 for cannabis, cocaine, methamphetamine, and opioids. False positive rates for these drugs/drug categories were all between 3% and 7%. Specificity exceeded 0.90 for all drugs/drug categories. These findings indicate that oral fluid screening could prove to be a valuable tool in the detection of driver drug use in Canada.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,364 · 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.

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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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