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Enregistrement W2012371257 · doi:10.3810/pgm.2000.06.1127

PROBLEMS IN INTERPRETING LABORATORY TESTS What do unexpected results mean?

2000· review· en· W2012371257 sur OpenAlexaff
Malcolm L. Brigden, J.G. Heathcote

Notice bibliographique

RevuePostgraduate Medicine · 2000
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Laboratory Practices and Quality Control
Établissements canadiensPenticton Regional Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePostprandialCreatininePhysiologyMedical laboratoryErythrocyte sedimentation rateLaboratory testInternal medicinePathologyInsulin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is always important that physicians not overreact to apparently abnormal laboratory values by undertaking inappropriate further investigations or clinical treatments. When confronted with unexpected differing test results from repeat testing in the same individual, physicians should be aware of explanations other than laboratory error and change in the patient's clinical status. While test-related variables may be factors, intraindividual biologic variation is much more common and may be the explanation for discrepant results. For this reason, physicians need to know which laboratory tests are associated with significant intraindividual biologic variation as well as the magnitude of possible changes. Age-associated physiologic changes may significantly alter certain laboratory values in the elderly without constituting a pathologic process. Laboratory values that may appear abnormal in 10% or more of the healthy elderly without necessarily representing a pathologic process include serum alkaline phosphatase, fasting blood glucose, 2-hour postprandial glucose, erythrocyte sedimentation rate, hemoglobin, and a normal serum creatinine level in the face of a markedly decreased creatinine clearance. To ensure proper assessment of the geriatic patient, the clinician needs to be aware of these age-related changes and possible effects on laboratory values. More clinical research is needed to establish appropriate reference ranges, especially for those over the age of 75 years.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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