Evaluating the Impact of Phosphatidylethanol Testing on Hospital Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Alcohol dependence remains a significant global health issue, exacerbated by the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Phosphatidylethanol (PEth), a direct biomarker of recent alcohol consumption, offers improved specificity, sensitivity, and a longer detection window of 2 - 4 weeks compared to traditional biomarkers. This study evaluates the association between PEth testing and hospital outcomes in hospitalized patients by comparing outcomes among patients with positive PEth and negative PEth test results. Methods: This retrospective cohort study used data from the TriNetX database, comprising de- identified medical records from 66 US healthcare organizations from 2015 to 2024. The study population included patients with documented PEth test results. Patients were divided into two groups: positive PEth test results (≥ 20 ng/mL) and negative PEth test results (≤ 19 ng/mL). Propensity score matching was performed to minimize bias, balancing for age, sex, race, ethnicity, and comorbidities such as cirrhosis, diabetes mellitus, hypertension, coronary artery disease, and chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Key hospital outcomes assessed included mortality, delirium tremens, endoscopy/colonoscopy, liver transplant status, liver transplant rejection, liver transplant complications, hepatorenal syndrome, intensive care unit (ICU) admission, hepatic encephalopathy, and sarcopenia. These outcomes were chosen based on their prevalence in patients with alcohol use. Results: Patients with positive PEth results demonstrated significantly worse outcomes compared to patients in the negative PEth group. Positive PEth results were associated with higher mortality (odds ratio, 10.037; P < 0.001), ICU admissions, and rates of complications such as hepatorenal syndrome, hepatic encephalopathy, and sarcopenia. Postoperative liver transplant complications and rejection were also more frequent in the positive cohort. Conclusions: This study highlights the association between recent alcohol use, as identified by PEth testing, and severe hospital outcomes. While PEth testing provides an objective measure of recent alcohol consumption, further research is needed to explore its role in improving clinical outcomes and guiding interventions for patients with alcohol use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».