Utility of Postmortem Vitreous Beta‐Hydroxybutyrate Testing for Distinguishing Sudden from Prolonged Deaths and for Diagnosing Ketoacidosis
Notice bibliographique
Résumé
A retrospective, cross-sectional analysis of vitreous beta-hydroxybutyrate (BHB) on 967 forensic cases over a two-year period was conducted. Cases were sorted into six categories of death: (i) sudden traumatic/non-natural (ST), (ii) sudden natural (SN), (iii) prolonged traumatic/non-natural (PT), (iv) prolonged natural (PN), (v) diabetic ketoacidosis (DKA), and (vi) alcoholic ketoacidosis (AKA). The mean BHB for all cases was 1.67 mmol/L (17.4 mg/dL; range: 0.11-18.02 mmol/L). The numbers of DKA, AKA, PN, PT, SN, and ST deaths were 21, 5, 155, 258, 275, and 253, respectively. Their mean vitreous BHBs were as follows: 11.04 mmol/L (DKA), 8.88 mmol/L (AKA), 1.56 mmol/L (PN), 1.55 mmol/L (PT), 1.26 mmol/L (SN), and 1.38 mmol/L (ST). There was a statistically significant difference between the mean BHBs of the PN and SN death groups (p < 0.001), as well as between those of the PT and ST death groups (p = 0.004). Given the overlapping ranges seen between the prolonged and sudden death groups, the identified differences did not hold clinical significance. In addition, we sought to determine a threshold value for vitreous BHB to definitely diagnose cases of ketoacidosis. BHB threshold concentrations between 2.5 and 5 mmol/L produced sensitivities >92% and specificities >96%. A receiver operator characteristic curve found 3.43 mmol/L to be the optimal cutoff value, demonstrating a specificity of 98.3% and a sensitivity of 96.2%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».