Biological variation of glycated haemoglobin in a paediatric population and its application to calculation of significant change between results
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To determine precisely the probability that a change between two glycated haemoglobin A1c (HbA1c) results is significant and that clinical actions may be required, the biological variation of HbA1c must be known. However, it has not been evaluated in a paediatric population. We therefore determined the long-term biological variation of HbA1c in a paediatric population and used it to generate a probability curve for significant changes between two consecutive HbA1c measurements. METHODS: A group of 24 boys and 14 girls with cystic fibrosis (CF) but without diabetes or impaired glucose tolerance has been selected. HbA1c has been measured at least five times over five consecutive years for all subjects. We have used the Fraser and Harris method to calculate within-subject biological variation (CV(I)), which allowed the determination of the probability that a change is significant between results. RESULTS: As within-subject variances are equivalent for girls and boys (P > 0.1), both genders were merged for biological variation analysis. The CV(I) calculated for HbA1c was 4.8% and the between-subject variation (CV(G)) was 12.8%. Then, a probability curve based on the CV(I) found was generated and showed that a change of 14% between two consecutive HbA1c results corresponding to a probability of 95% was significant. CONCLUSIONS: We determined for the first time the biological variation of HbA1c in a paediatric population, which is higher than the ones found for adult populations. The probability curves generated from these data could be invaluable tools for clinicians to balance HbA1c results with other clinical parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».