Pediatric reference intervals: Challenges and recent initiatives
Notice bibliographique
Résumé
The clinical laboratory plays a critical role in healthcare delivery by providing objective data on specific biomarkers that directly aid in the diagnosis and monitoring of a wide range of clinical disorders. Reliable and accurate reference intervals for laboratory analyses are integral for correct interpretation of clinical laboratory test results and, therefore, for appropriate clinical decision-making. Ideally, reference intervals should be established based on a healthy population and stratified for key covariates including age, gender and ethnicity. However, establishing reference intervals can be challenging as it requires the collection of large numbers of samples from healthy individuals. This challenge is further augmented in pediatrics, where dynamic changes due to child growth and development markedly affect circulating levels of disease biomarkers. As a result, even larger reference populations are required to reliably calculate reference intervals. In this review, we outline the challenges specific to establishing pediatric reference intervals and highlight recent initiatives aimed at closing existing gaps in current knowledge. We also outline recommended approaches to the development of reference intervals and detail several alternative approaches. Finally, reference intervals for emerging and novel biomarkers of pediatric disease are discussed along with a number of potential alternative sample types.
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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 | 0,022 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».