Osmolality Gaps: Diagnostic Accuracy and Long-Term Variability
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The osmolal gap (OG) is a screening test for the detection of toxic volatiles such as methanol and ethylene glycol. We used mean values of patient data to assess the diagnostic accuracy and long-term stability of OG measurements. METHODS: In a prospective study period in 2003, all requests for volatiles had OGs calculated and quality-control samples were analyzed for OG. ROC curves were constructed to determine whether OG could predict the presence of toxic volatiles in serum. This was also done in a retrospective study for data from 1996 to 2004. Our laboratory database was searched for all emergency room patients for the period of 1996 to 2004 who had tests ordered that allowed us to calculate OGs. RESULTS: For the prospective study period in 2003, the ROC areas indicated that we could accurately predict the presence of toxic volatiles but at markedly different decision cutpoints depending on the formula used. These cutpoints ranged from +10 to +33 mosmol/kg. In the retrospective study, the mean OGs in the patient population for each of the 3 formulas increased by 12 mosmol/kg from 1996 to 2004. For this reason, the diagnostic accuracy was poor when all data were analyzed together. CONCLUSIONS: Under properly controlled conditions, the OG has high sensitivity and specificity for detection of poisoning with some volatiles. Over the long term, however, use of the reference interval of -10 to +10 mosmol/kg yields poor diagnostic accuracy because mean OGs are not constant over time. Bedside calculation is not advisable.
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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 | 0,000 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».