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Enregistrement W1999247754 · doi:10.1515/cclm.2010.286

The use of serial patient blood gas, electrolyte and glucose results to derive biologic variation: a new tool to assess the acceptability of intensive care unit testing

2010· article· en· W1999247754 sur OpenAlexafffund
George S. Cembrowski, David Tran, Trefor Higgins

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry and Laboratory Medicine (CCLM) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Laboratory Practices and Quality Control
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalAlberta Hospital Edmonton
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésCoefficient of variationElectrolyteOutlierExtrapolationIntensive care unitMedicineStatisticsMathematicsAnalytical Chemistry (journal)Nuclear medicineUrologyChemistryInternal medicineChromatographyElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Most estimates of biologic variation (s(b)) are based on periodically acquiring and storing specimens, followed by analysis within a single analytic run. We demonstrate for many intensive care unit (ICU) tests, only patient results need be statistically analyzed to provide reliable estimates of s(b). METHODS: Over 11 months, approximately 28,000 blood gas measurements (including electrolyte panels and glucose) were performed on one of two Radiometer ABL800 FLEX analyzers (Radiometer, Copenhagen, Denmark) from 1676 ICU patients. We tabulated the measurements of paired intra-patient blood samples drawn within 24 h of each other. After removal of outliers, we calculated the standard deviations of duplicates (SDD) of the intra-patient pairs grouped in 2-h intervals: 0-2 h, 2-4 h, 4-6 h, … 20-22 h and 22-24 h. The SDDs were then regressed against the time intervals of 2-14 h; extrapolation to zero time represents the sum of s(b) and short-term analytic variation (s(a)). RESULTS: Substitution of experimentally derived analytic error permitted the calculation of coefficient of variation (biologic) (CV(b)) (100 s(b)/mean): pH, 0.3%; pCO(2), 5.7%; pO(2), 13%; Na(+), 0.6%; K(+), 4.8%; Cl(-), 0.8%; HCO(3)(-), 3.2%; iCa(++), 2.4%; and glucose, 10.3%. The CV(b) of the electrolytes very closely matches the lowest estimates obtained in the usual manner. CONCLUSIONS: Derivation of the ratio of biologic to analytic variation indicates that the ABL800 is extremely suitable for ICU testing. This analysis should be extended to other point of care instrument systems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations30
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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