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Enregistrement W1981588590 · doi:10.1111/ijlh.12150

Initial performance evaluation of the UniCel<sup>®</sup> DxH slide maker/stainer Coulter<sup>®</sup> cellular analysis system

2013· article· en· W1981588590 sur OpenAlexaff
William D. Brown, Michael Keeney, Benjamin D. Hedley

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Laboratory Hematology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Laboratory Practices and Quality Control
Établissements canadiensLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepeatabilityHematology analyzerMedicineBlood filmExternal quality assessmentEnumerationNuclear medicinePathologyChromatographyChemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Despite the advancements in instrumentation within hematology laboratories, there is still a need for review of a peripheral blood film (PBF). For a thorough PBF evaluation, it is critical that a well spread and stained film is available. METHODS: In this study, we evaluated an automatic slide maker/stainer (DxH-SMS, Beckman Coulter) compared with manually prepared blood films on 124 normal and abnormal samples. The primary goal of the study was to determine whether or not the DxH-SMS was able to consistently and reproducibly prepare and stain blood films of exemplary quality, without carryover between specimens. Additionally, repeatability of white blood cell distribution, comparability of morphology to reference methodologies, and grading of acceptance criteria outlined in the CLSI document H20-A2 were assessed. RESULTS: Carryover was not an issue and repeatability was within expected limits. There was excellent agreement of the 5-part differential between the automated blood films made by the DxH-SMS compared with the manually prepared reference blood film. There was no difference in identification and enumeration of blasts, variant lymphocytes, or nucleated red blood cells (P < 0.05). Red cell morphology showed excellent agreement. CONCLUSION: Blood films prepared by the DxH-SMS are of excellent quality, reproducible, and compare well with manually prepared slides. Introduction to our laboratory has improved and standardized slide quality.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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