在法医解剖病例中预测类固醇阳性的预测模型 - - 解剖室的新工具

科学领域:

• 法医病理学 法医病理学
• 毒理学 毒理学 毒理学
• 公共卫生 公共卫生

背景情况:

• 非处方使用类固醇类固醇 (AAS) 与增加过早死亡风险有关.
• 目前的法医死亡原因调查很少对AAS进行查,除非怀疑,导致低估.
• 隐藏的AAS使用需要改进的诊断工具,以便在解剖期间准确识别.

研究的目的:

• 开发和验证一个多变量模型,用于预测法医解剖中的AAS尿液测定阳性.
• 在正在接受法医检查的案件中提高AAS检测的准确性.

主要方法:

• 来自芬兰法医部门的尸检报告的回顾性分析 (2016-2019,n=46).
• 开发一个使用二进制逻辑回归与处罚最大概率估计的九变量模型.
• 变量结合了环形和宏观尸体解剖的发现.
• 在独立数据集 (2020-2022,n=31) 上进行的时间验证.

主要成果:

• 多变量模型显著优于仅基于史学信息的传统模型 (AUC 0.968对比 0.802,p=0.005).
• 模型优越性在独立验证队列中得到复制 (AUC 0.856与0.644,p=0.004).
• 基于该模型的计算器工具现在可供法医病理学家使用.

结论:

• 一个多变量尸检衍生模型有效地预测了AAS尿液检测的阳性.
• 该工具有助于法医病理学家识别AAS使用情况,改善死亡调查.
• 该模型有助于缓解在法医环境中低估AAS相关死亡人数的情况.