Application of professional best practices in postmortem forensic toxicology
Notice bibliographique
Résumé
Postmortem forensic toxicology plays a critical role in medicolegal death investigations through the identification and quantitation of drugs and other substances in postmortem fluids and tissues. Due to the complexity of this sub-discipline, consistent application of best practices is critical for ensuring accurate and reliable results, particularly in the context of challenges such as emerging novel psychoactive substances, complex poly-drug interactions, postmortem drug redistribution, and analytical limitations inherent with postmortem specimens. Although there has been significant progress in the development of consensus-based forensic toxicology standards, their scope is intentionally broad to accommodate human performance, postmortem, regulated and non-regulated employment drug testing, court-ordered toxicology, and other applications. Consequently, some aspects specific to postmortem toxicology and medicolegal death investigation are not addressed within the standards. This manuscript seeks to fill these gaps by demonstrating how current standards can be applied in a postmortem toxicology setting and presenting best practices in situations where no established standards exist. These best practices will aid laboratories in prioritizing changes to workflows, allocating resources more efficiently, improving analytical accuracy and reproducibility, ensuring interpretative consistency, and strengthening forensic defensibility in administrative and legal proceedings. Key topics addressed include specimen collection and case submission protocols, method validation approaches tailored for postmortem analysis, optimized analytical workflows based on testing scope and case classification, and quality assurance requirements. Considerations for data review, reporting, and result interpretation are discussed in the context of accurate determination of cause and manner of death. Emphasis is placed on integrating toxicological findings with investigative and autopsy information obtained through ongoing communication with stakeholders. By integrating the application of existing consensus standards with the best community practices for postmortem toxicology, this manuscript aims to support the generation of robust and reliable toxicological data, with the goal of improving forensic investigations, public health surveillance, and drug policy development.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».