Hematocrit correction does not improve glucose monitor accuracy in the assessment of neonatal hypoglycemia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The lack of accuracy of point of care (POC) glucose monitors has limited their use in the diagnosis of neonatal hypoglycemia. Hematocrit plays an important role in explaining discordant results. The objective of this study was to to assess the effect of hematocrit on the diagnostic performance of Abbott Precision Xceed Pro (PXP) and Nova StatStrip (StatStrip) monitors in neonates. METHODS: All blood samples ordered for laboratory glucose measurement were analyzed using the PXP and StatStrip and compared with the laboratory analyzer (ABL 800 Blood Gas analyzer [ABL]). Acceptable error targets were ±15% for glucose monitoring and ±5% for diagnosis. RESULTS: A total of 307 samples from 176 neonates were analyzed. Overall, 90% of StatStrip and 75% of PXP values met the 15% error limit and 45% of StatStrip and 32% of PXP values met the 5% error limit. At glucose concentrations ≤4 mmol/L, 83% of StatStrip and 79% of PXP values met the 15% error limit, while 37% of StatStrip and 38% of PXP values met the 5% error limit. Hematocrit explained 7.4% of the difference between the PXP and ABL whereas it accounted for only 0.09% of the difference between the StatStrip and ABL. The ROC analysis showed the screening cut point with the best performance for identifying neonatal hypoglycemia was 3.2 mmol/L for StatStrip and 3.3 mmol/L for PXP. CONCLUSIONS: Despite a negligible hematocrit effect for the StatStrip, it did not achieve recommended error limits. The StatStrip and PXP glucose monitors remain suitable only for neonatal hypoglycemia screening with confirmation required from a laboratory analyzer.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».