Development and clinical application of nucleated red blood cell counting and staging on the automated haematology analyser XE-2100<sup>TM</sup>
Notice bibliographique
Résumé
We initially developed a new flow cytometric (FCM) reference method for the enumeration and staging of nucleated red blood cells (NRBC) in 1997 [Wang et al., 1998 (XIth International Symposium on Technological Innovations in Laboratory Haematology, Banff, Canada, 1998); Tsuji et al., 1999 (Cytometry, 1999)]. The method used CD45 antibody and propidium iodide staining to separate NRBCs from other cells. Accuracy and precision were enhanced because larger numbers of cells were counted than was possible with the manual method. We also developed a method for automated NRBC counting on a haematology analyser, the XE-2100 (Wang, 1988). NRBC were separated from other cells using a special lysing buffer and a fluorescent dye. The XE-2100 was found to detect peripheral and cord blood NRBC accurately and precisely when compared with cell morphology or FCM control methods. The FCM NRBC staging method was established through the identification of different NRBC populations following the novel staining and lysing method. To evaluate the method further, we sorted samples containing NRBCs using a FACSort and investigated NRBC staging on the Sysmex XE-2100 based on the cell sorting results. Data were analysed using special software (ida). First, we used the data in various parameter combinations. We then established gates to classify the NRBC populations. Finally, we analysed blood specimens from patients with different types of diseases to explore possible clinical applications.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».