Transference and Validation of Reference Intervals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Reference intervals are the most widely used decision-making tool in laboratory medicine and serve as the basis for many of the interpretations of pathology results. Although laboratories are well versed in method verification and validation to assess if methods are fit-for-purpose, less importance is commonly put on selecting the most appropriate reference interval to determine whether an individual is healthy. Sources of reference intervals can vary from the lowest level of current publications on methodology, e.g., manufacturers' package inserts, to published professional recommendations by national or international expert bodies, expert local groups, or individuals, to the more robust reference interval derived from apparently healthy populations. Health-associated reference intervals including shared (i.e., common or harmonized) reference intervals can be determined by formal (direct) studies using a local population and specified preanalytical conditions or by (indirect) data mining drawn from a local population in which specified preanalytical conditions are used. The advantage of large, well-conducted direct studies is the well-defined reference population with exclusion of diseased subjects, optimum control of preanalytical variables, robust statistical analysis to remove outlier values, and narrow confidence limits around the obtained reference limits. Such is the case with the joint collaboration of the Canadian Laboratory Initiative on Pediatric Reference Intervals (CALIPER)4 and the Canadian Health Measures Survey (CHMS), which collected 11 999 biospecimens representative of 96% of Canada's household population covering the ages 3–79 years and supported by other physical measures and general health information (1). Before the calculation of intervals, subjects were first excluded according to various parameters including increased body mass index, history of chronic or metabolic disease, acute illness, or use of prescribed medication a month before sample collection. Next there was statistical removal of outlier values followed by nonparametric ranking analysis to calculate pediatric (3–18 years), adult (19–59 years), and geriatric (60–79 …
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 découle