Establishing vitreous glucose and beta-hydroxybutyrate thresholds to assist in the diagnosis of hypothermia
Notice bibliographique
Résumé
The post-mortem diagnosis of hypothermia is challenging to establish due to the lack of pathognomonic findings and the confounding problem that any comorbidity may account for death. A 4-year retrospective case-control study was performed to compare the vitreous glucose and beta-hydroxybutyrate (BHB) concentrations between hypothermia deaths and controls. Over the study period 34 cases of hypothermia and 39 controls were analyzed. Hypothermia deaths versus controls had higher mean vitreous glucose (2.93 mmol/L vs. 1.14 mmol/L; p < 0.0001), BHB (1.89 mmol/L vs. 1.35 mmol/L; p = 0.01), and combined glucose+BHB (4.83 mmol/L vs. 2.46 mmol/L; p < 0.0001). Receiver operating characteristic (ROC) curves showed that the best model for predicting hypothermia in all cases was a combined vitreous glucose+BHB threshold of 2.03 mmol/L (sensitivity 88.2 %; specificity 56.4 %). A sub-group analysis broken down by detectable levels of blood ethanol showed that cases of hypothermia with and without ethanol maintained higher median vitreous glucose relative to the controls (2.05 vs. 0.35 mmol/L and 2.70 vs. 0.65 mmol/L; p = 0.02), however median BHB was only significantly elevated when ethanol was absent (1.88 vs. 1.42 mmol/L; p < 0.0001). Subsequent ROC curve analysis demonstrated that a better model for predicting hypothermia was in cases when blood ethanol was absent. In those deaths vitreous BHB alone had the best area under the curve, with an optimum threshold of 1.83 mmol/L (sensitivity 83.3 %; specificity 96.3 %). This study shows that post-mortem vitreous glucose and BHB are useful ancillary studies to assist in the diagnosis of hypothermia. Ethanol however is a confounder and can alter the utility of vitreous BHB when diagnosing hypothermia in those who have consumed alcohol prior to death.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».