Descargo de responsabilidad Este artículo y las fórmulas que se explican a continuación tienen fines educativos y ofrecen estimaciones, no garantías. Los resultados de pruebas ETG dependen de la biología individual, los umbrales de laboratorio y el contexto. Use esta información de forma responsable.

Resumen del modelo Una calculadora ETG realista combina dos capas principales: 1) un modelo de BAC para estimar la presencia de alcohol en sangre a lo largo del tiempo y 2) una heurística para la ventana de detección de ETG que representa la cola de detectabilidad tras la metabolización del etanol. La implementación práctica que proponemos es sencilla, testable y apta para producción, con versiones conceptuales en JavaScript TypeScript y Python.

Ideas clave Convertir bebidas a gramos de alcohol puro. Calcular bebidas estándar según la convención US: 14 g por bebida estándar. Estimar BAC pico mediante una variante de Widmark y aplicar una tasa de eliminación beta constante. Estimar la cola de detectabilidad de ETG en horas tras la vuelta aproximada a BAC ~ 0 usando una heurística calibrada por la ingesta total y el BAC pico. Propuesta de heurística de cola etg tail = clamp 24 + 6 por bebida estándar entre 24 y 80 horas. Estos coeficientes pueden retocarse con datos reales.

Supuestos y constantes típicas Relación agua corporal r aproximada 0.68 para male y 0.55 para female; tasa de eliminación beta aproximadamente 0.015 g dL por hora; densidad del etanol 0.789 g mL; bebida estándar US 14 g etanol.

Algoritmo general Paso 1 convertir lista de bebidas a gramos de etanol usando densidad. Paso 2 calcular bebidas estándar gramos dividido por 14. Paso 3 estimar BAC pico al final del periodo de consumo con una versión simple de Widmark: BAC aproximado igual a totalGrams dividido por r por pesoKg multiplicado por constante de escala K luego restar beta por horas de consumo. Paso 4 calcular horas hasta BAC cero dividiendo BAC pico por beta. Paso 5 estimar cola de ETG con heurística capada entre 24 y 80 horas. Paso 6 informar horas esperadas desde el ultimo sorbo hasta detectabilidad por debajo del umbral y si existe timestamp inicial también devolver timestamp estimado.

Notas sobre la implementación JavaScript TypeScript En producción conviene estructurar funciones puras: gramsOfAlcohol que convierte bebidas a gramos; toStandardDrinks para bebidas estándar; widmarkR para r por sexo; peakBac para estimar BAC pico; hoursToZero para calcular tiempo a cero; etgTailHours para la heurística; estimateEtgWindow que agrega todo y devuelve un objeto con totalGrams standardDrinks peakBac_gPerDl timeToZeroHours etgTailHours expectedUndetectableHours y opcional expectedUndetectableAtMs cuando se suministra startedAtMs. Use beta por defecto 0.015 y permita sobreescribirla para generar rangos.

Apunte sobre el K de Widmark El factor de escala K se usa para convertir unidades métricas a g dL aproximado en implementaciones simples. Ajustarlo con casos de referencia o datasets públicos si se busca más precisión.

Versión Python con time stepping Para mayor realismo se puede simular la curva BAC por pasos de tiempo distribuyendo la ingesta a lo largo del periodo de consumo y aplicando eliminación minuto a minuto. Esta técnica permite introducir un lag de absorción y producir un peak más realista. La salida es equivalente: total_grams standard_drinks peak_bac_g_per_dl time_to_zero_hours etg_tail_hours expected_undetectable_hours y opcional expected_undetectable_at_ms.

Recomendación de UX Para producción no devuelva un único valor puntual. Propague incertidumbre variando supuestos y entregue un rango plausible. Por ejemplo variar beta en 0.012 a 0.018 g dL por hora, variar r en ±0.03 y ajustar coeficiente de cola entre 4 y 8 por bebida estándar. Devuelva algo tipo expectedUndetectableHours low y high con explicaciones para mantener expectativas realistas y reducir falsas precisiones.

Checklist de validación Comparar con casos de referencia y ajustar K y coeficientes de cola. Ofrecer selector de umbral de laboratorio para escalar la cola ETG segun corte en ng mL. Añadir advertencias sobre exposiciones incidentales como geles hidroalcohólicos o enjuagues bucales. Añadir tests unitarios para extremos de masa corporal y patrones de consumo.

Consideraciones clínicas y limitaciones Por su variabilidad biológica y técnica no debe considerarse una herramienta clínica determinista. Un mapeo exacto entre ingesta y detectabilidad ETG no es clínicamente válido sin confirmación de laboratorio y contexto médico. Use heurísticas para mostrar rangos y explicar incertidumbres.

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Licencia y próxima pasos Los snippets conceptuales y heurísticas se publican con licencia MIT para usos educativos y comerciales con atribución. Para una integración completa y validada en entornos regulados contacte a Q2BSTUDIO para un proyecto a medida que incluya pruebas, validación y controles de seguridad. Si desea una demo o presupuesto le invitamos a conocer nuestras capacidades en desarrollo y AI y a solicitar una consultoría personalizada.

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