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Enregistrement W2805297467 · doi:10.1158/1055-9965.epi-17-1127

Collaborative Method Performance Study of the Measurement of Nicotine, Its Metabolites, and Total Nicotine Equivalents in Human Urine

2018· article· en· W2805297467 sur OpenAlexaff
Lanqing Wang, John T. Bernert, Neal L. Benowitz, June Feng, Peyton Jacob, Ernest McGahee, Samuel P. Caudill, Gerhard Scherer, Max Scherer, Nikola Pluym, Mira Doig, Kirk Newland, Sharon E. Murphy, Nicolas Caron, Lane C. Sander, Makiko Shimizu, Hiroshi Yamazaki, Sung Hoon Kim, Loralie J. Langman, Jeanita S. Pritchett, Lorna T. Sniegoski, Yao Li, Benjamin C. Blount, James L. Pirkle

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du Québec
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCenters for Disease Control and PreventionNational Institutes of Health
Mots-clésCotinineNicotineUrineChromatographyUrinary systemChemistrySmoking cessationBiomarkerMetabolitePhysiologyMedicinePharmacologyInternal medicineBiochemistryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Biomarkers of tobacco exposure have a central role in studies of tobacco use and nicotine intake. The most significant exposure markers are nicotine itself and its metabolites in urine. Therefore, it is important to evaluate the performance of laboratories conducting these biomarker measurements. Methods: This report presents the results from a method performance study involving 11 laboratories from 6 countries that are currently active in this area. Each laboratory assayed blind replicates of seven human urine pools at various concentrations on three separate days. The samples included five pools blended from smoker and nonsmoker urine sources, and two additional blank urine samples fortified with pure nicotine, cotinine, and hydroxycotinine standards. All laboratories used their own methods, and all were based on some form of liquid chromatography/tandem mass spectrometry. Results: Overall, good agreement was found among the laboratories in this study. Intralaboratory precision was good, and in the fortified pools, the mean bias observed was < + 3.5% for nicotine, approximately 1.2% for hydroxycotinine, and less than 1% for cotinine (1 outlier excluded in each case). Both indirect and direct methods for analyzing the glucuronides gave comparable results. Conclusions: This evaluation indicates that the experienced laboratories participating in this study can produce reliable and comparable human urinary nicotine metabolic profiles in samples from people with significant recent exposure to nicotine. Impact: This work supports the reliability and agreement of an international group of established laboratories measuring nicotine and its metabolites in urine in support of nicotine exposure studies. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 27(9); 1083–90. ©2018 AACR.

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)0,111
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,126
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1110,126
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,329 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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