Utilisation de la cotinine contenue dans les cheveux comme marqueur d'une exposition à la fumée de tabac. Méta-analyse d'études internationales
Bibliographic record
Abstract
Au cours des 12 dernières années, nous avons établi et validé l'utilisation de la cotinine contenue dans les cheveux comme marqueur de l'exposition à la fumée de tabac. Cette méta-analyse, réalisée à partir de toutes les études disponibles de notre laboratoire et d'autres centres, est destinée à établir des valeurs de cotinine dans les cheveux, dans le contexte de l'exposition f à la fumée de tabac environnante. Les valeurs ci-dessous ont été mesurées sur plus de 1000 patients : Femmes non enceintes : Fumeuses actives cotinine (ng/mg) = 2.72 et [95% IC] = 2.32-3.13 Fumeuses passives cotinine (ng/mg) = 0.62 et [95% IC] = 0.51-0.74 Non exposées cotinine (ng/mg) = 0.29 et [95% IC] = 0.23-0.36 Femmes enceintes : Fumeuses actives cotinine (ng/mg) = 1. 7 et [95% IC] = 1.46-1.94 Fumeuses passives cotinine (ng/mg) = 0.07 et [95% IC] = 0-0.09 Non exposées cotinine (ng/mg) = 0.08 et [95% IC] = 0-0.09 Enfants : Passifs cotinine (ng/mg) = 0.96 et [95% IC] = 0.86-1.07 Non exposés cotinine (ng/mg) = 0.33 et [95% IC] = 0.25-0.4 Nouveau-nés : Exposés in utéro cotinine (ng/mg) = 1.42 et [95% IC] = 1.18-1.65 La séparation entre les différents états d'exposition avec un intervalle de confiance à 95% devrait pouvoir faciliter les recherches, ainsi que les cas cliniques où une exposition passive peut être dangereuse (par exemple des enfants avec de l'asthme vivant dans une maison de fumeurs) et aider l'assurance maladie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.006 | 0.020 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".