Endogenous factors modified by hemodialysis may interfere with the accuracy of blood glucose‐measuring device
Notice bibliographique
Résumé
In Japan, self-monitoring of blood glucose (SMBG) devices are widely used both at home and in hospitals, but many analytical errors and safety concerns have been reported about the SMBG devices used in hospitals. Analytical performances of StatStrip (Nova Biomedical Corporation, MA, USA), a new point-of-care testing device and Glutest (Sanwa Chemical, Aichi, Japan), a routinely used SMBG device were compared in glucose measurement of pre- and postdialysis blood samples and we evaluated which factors in blood modified by hemodialysis affect accuracy of these devices. Subjects in this study were 44 hemodialysis patients. Blood samples were obtained from patients just before and just after the hemodialysis. Blood glucose concentrations of samples were measured by StatStrip and Glutest. Hematocrit and plasma concentrations of electrolytes, metabolites, etc. of the samples were measured in the central laboratory. StatStrip showed no difference between pre- and postdialysis blood samples and showed very little bias from reference method. On the other hand, Glutest showed difference between pre- and postdialysis samples. Although there is no problem in the data of predialysis blood samples by Glutest, however, these of the postdialysis blood samples by Glutest were >10% less than reference method. Factors in blood modified by hemodialysis such as hematocrit, uric acid, albumin, potassium, and calcium affected glucose readings by Glutest. Glucose readings by Glutest of samples from hemodialysis patients were affected by hematocrit and several factors, which were modified by hemodialysis. StatStrip is considered as a better device in dialysis hospitals.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».