Infrared Spectroscopy in Clinical and Diagnostic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The infrared spectrum of a mixture serves as the basis to quantitate its constituents, and a number of common clinical chemistry tests have proven to be feasible using this approach. This article reviews the infrared spectroscopy‐based analytical methods that have been developed for consideration as clinical assays, including serum analysis, urine analysis, amniotic fluid assays for the estimation of fetal lung maturity, and others. Because of the widespread interest in the potential for in vivo measurement of blood glucose using near‐infrared spectroscopy, a separate section is devoted to the analysis of glucose in whole blood. A related technique uses the infrared spectrum of biomedical specimens directly as a diagnostic tool. For example, the spectra of serum and of synovial fluid have proven to be useful in the diagnosis of metabolic disorders and arthritis, respectively, without explicitly recovering their chemical composition from the spectra. Rather, characteristic spectral features and patterns have been identified as the basis to distinguish spectra corresponding to healthy patients from those corresponding to diseased patients. These applications are reviewed here. Issues such as ease of use, speed, reliability, sample size, and calibration stability all play important roles in governing the practical acceptability of infrared spectroscopy‐based analytical methods. To provide a framework to illustrate these issues, descriptions are included for the various procedures that have been explored to wed successfully infrared spectroscopy to clinical chemistry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,022 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».