A Comparison of Two Immunoassays for Analysing Plasma 25-hydroxyvitamin D
Notice bibliographique
Résumé
A total of 1628 human plasma samples from Cycle 1 of the Canadian Health Measures Survey were assayed for total 25-hydroxyvitamin D using the DiaSorin RIA method and the Diasorin "LIAISON 25 OH Vitamin D Total" method.Bland-Altman comparison showed an average bias of 4.8 ± 16.7 nmol/L (6.3%: P<0.001) with the LIAISON method giving higher values.The relationship was investigated using linear and Deming regression.Linear regression gave: LIAISON = RIA*(0.87± 0.02) + (13.3 ± 1.2) (mean ± SE) and weighted Deming regression (constant CV) gave: LIAISON = RIA*(1.14± 0.02) -(4.2 ± 1.2).The significant deviations from a slope of unity and the significant non-zero intercepts were further investigated using non-linear regression.Quadratic regression gave: LIAISON = RIA 2 * (-0.0025 ± 0.0005) + RIA*(1.211± 0.07) + (2.9 ± 2.5).The intercept was not significantly different from 0. The quadratic equation significantly decreased the residual sum of squares (P<0.0001)indicating this model better described the relationship.Non-linearity was apparent at RIA 25-hydroxyvitamin D 110 nmol/L, where the relationship was described by: LIAISON = 97.5339+ 0.1388*RIA (r 2 = 0.0039; N.S.).However, removing points RIA 110 nmol/L did not substantially alter the regression parameters.Comparing the analytical imprecision with the total random regression error (S y/x ) suggested that sample-related effects were not present.It is recommended that cross-over analysis between these two methods include points from all parts of the range of interest to elucidate the complete nature of the relationship.
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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 | 0,014 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».