Indirect Estimation of Pediatric Between-Individual Biological Variation Data for 22 Common Serum Biochemistries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Derivation of between-individual biological variation (CVg) data requires repeat sampling of the same subject, which is undesirable and challenging in children. We describe an indirect sampling (data mining) approach to obtain these data in children. METHODS: Twenty-two serum biochemistry results from 6,989 children, who visited their primary care physician in Queensland, Australia, and were tested only twice within a year were included. The CVg and index of individuality of the boys and girls were estimated by year of age, according to the procedures recommended by Fraser and Harris. RESULTS: The CVg was generally higher during the first year of life and declined to reach a constant level by age 4 to 6 years, except for aspartate aminotransferase, alanine aminotransferase, γ-glutamyltransferase, and phosphate. The CVg for these tended to increase after age 10 years. Most of the serum biochemistries examined in this study had indices of individuality 0.6 or less, except sodium, anion gap, bicarbonate, and chloride, which ranged from 0.6 to 1.4. The indices of individuality were very stable across all ages. CONCLUSIONS: These data are comparable to those reported by the Canadian Laboratory Initiative on Pediatric Reference Intervals study and the Ricos database for adults. This study reports the CVg trends and data for boys and girls by year of age, which have not been described previously.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».