Notice bibliographique
Résumé
The performance characteristics of the XE-2100 (Sysmex, Kobe, Japan) automated immature granulocyte (IG) count were studied. The automated IG count was compared with the manual morphology count and with a proposed reference flow cytometric count. The comparison data were analyzed by both least-squares and Passing-Bablok regression analysis. Long-term imprecision using preserved blood quality control specimens at different levels showed a range from 2.59% to 3.57% coefficient of variation (CV) for within-run imprecision and 3.57% to 6.85% CV for total imprecision. The within-run reproducibility performed using fresh blood on 3 different specimens showed a range from 5.55% to 8.24% CV. The counts were stable at both room temperature and after refrigeration for 24 hours.Passing-Bablok regression analysis showed excellent agreement between the proposed reference flow cytometric IG count and the XE-2100 IG count, while there was less agreement with the manual morphology count. Our results indicate that the automated IG count can replace the manual morphology count for IG counting in the clinical laboratory. The results also confirm that the flow cytometric IG count is superior to and can replace the manual morphology count as a reference method for IG counting.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».