Abstract P018: Calibration of Analytes Over Twenty-Five Years in the Atherosclerosis Risk in Communities Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Comparability of laboratory measures over time is important for studies of disease prevalence and progression. While a small amount of bias may seem negligible on an individual level, it can result in substantial misclassification of disease in the population. We conducted a calibration study of important biomarkers across five study visits (25 years) in ARIC. Methods: We re-measured 15 analytes in 200 blood samples to calibrate original measurements at each time point using Bland-Altman plots and Deming regression. We also assessed the impact of calibration on the prevalence of chronic kidney disease (CKD), defined by estimated glomerular filtration rate using creatinine (eGFRcr), and on trends over time. Results: Assays in samples frozen 12-27 years were highly correlated with original values (median r=0.95) after removing outliers (median 4% of values). The range of bias (% difference in means) across visits for each original analyte compared to its reference were: creatinine: 13-49%; uric acid: 3-24%; C-reactive protein: 3-9%; total cholesterol: 1-6%; high density lipoprotein cholesterol: 4-8% (but new methods differed); low density lipoprotein cholesterol: 1-5%; triglycerides: 2-4%; glucose: 1-4%; N-terminal prohormone of brain natriuretic peptide: 2-12%; high sensitivity cardiac troponin T: 1-9%; alanine transaminase (ALT): 21%; aspartate transaminase (AST): 17%; gamma glutamyl transpeptidase: 0.2%; ß2-microglobulin: 1%; beta-trace protein: 13%. Four analytes met calibration criteria: creatinine, uric acid, ALT and AST. The impact on CKD prevalence was substantial and similar to previous statistical calibration (22% uncalibrated, 1.9% previously and 1.3% current laboratory calibration). Trends in eGFRcr over time were better aligned after calibration ( Figure ). Conclusions: Repeat assay of samples shows high correlation with original values. Calibration enables application of absolute cutoffs (required for defining CKD and other conditions) and improves longitudinal analyses.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».