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Enregistrement W2010627668 · doi:10.1309/1yu0d34vjknucgt1

Effects of Hemoglobin C and S Traits on the Results of 14 Commercial Glycated Hemoglobin Assays

2008· article· en· W2010627668 sur OpenAlexaff
Shella K. Mongia, Randie R. Little, Curt L. Rohlfing, Steve Hanson, Richard F Roberts, William E. Owen, Mario D’Costa, Christine Reyes, Verónica Luzzi, William L. Roberts

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Pathology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism, Diabetes, and Cancer
Établissements canadiensSt Joseph's Health Centre
Organismes subventionnairesSchool of Medicine, University of MissouriARUP LaboratoriesUniversity of Missouri
Mots-clésGlycated hemoglobinHemoglobinImmunoassayMedicineGlycated haemoglobinHemoglobin variantsDiabetes mellitusHemoglobin AInternal medicineTraitImmunologyEndocrinologyType 2 diabetesAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glycated hemoglobin is widely used in the management of diabetes mellitus. At least 300,000 Americans with diabetes mellitus have the hemoglobin (Hb) C or S trait. The accuracy of HbA1c methods can be adversely affected by the presence of these traits. We evaluated the effects of HbC and HbS traits on the results of 14 commercial HbA1c methods that use boronate affinity, enzymatic, immunoassay, and ion exchange methods. Whole blood samples from people homozygous for HbA or heterozygous for HbC or HbS were analyzed for HbA1c. Results for each sample type were compared with those from the CLC 330 comparative method (Primus Diagnostics, Kansas City, MO). After correcting for calibration bias by comparing results from the homozygous HbA group, method bias attributable to the presence of HbC or HbS trait was evaluated with a clinically significant difference being more than 10% (ie, 0.6% at 6% HbA1c). One immunoassay method exhibited clinically significant differences owing to the presence of HbC and HbS traits.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations66
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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