Evaluation and applicability of Alere iCup DX 14 for rapid postmortem urine drug screening at autopsy
Notice bibliographique
Résumé
Performing point-of-care urine drug screen testing at autopsy by a forensic pathologist may provide an early indication of the presence of analytes of interest during autopsy. An evaluation for the screening of 14 classes of common drugs of abuse in postmortem urine by the point-of-care screening device, Alere iCup DX 14, is presented. One hundred ninety postmortem urine samples were screened with the iCup occurring at autopsy by the forensic pathologist. Positive and negative results obtained from the screening kit were evaluated against confirmatory test results obtained using routine forensic toxicology analyses that employed LC-MS/MS and GC-MS to detect a combination of over 85 common drugs of abuse and medications. Sensitivity for each respective iCup drug class ranged from 66% (buprenorphine) to 100% (methadone, tricyclic antidepressants). Specificity for each respective iCup drug class ranged from 89% (benzodiazepines) to 100% (amphetamines, barbiturates, buprenorphine, 3,4-methylenedioxymethamphetamine, methadone). Positive predictive values ranged from 44% (benzodiazepines) to 100% (amphetamines, barbiturates, buprenorphine, methylenedioxymethamphetamine, methadone), while negative predictive values ranged from 96% (methamphetamine) to 100% (barbiturates, methadone, tricyclic antidepressants). A high false-positive rate was yielded by the benzodiazepine class. The lack of fentanyl screening in the point-of-care device is a significant limitation considering its prolific prevalence in forensic casework. The results obtained in the study should be acknowledged when considering the use of the Alere iCup DX 14 in the context of postmortem casework to help indicate potential drug use contemporaneously with autopsy and when requiring such preliminary results prior to the release of a final forensic toxicology report.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| 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 ».