Unexpected random urinary protein:creatinine ratio results–limitations of the pyrocatechol violet-dye method
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For clinicians, it is important to rely on accurate laboratory results for patient care and optimal use of health care resources. We sought to explore our observations that urine protein:creatinine ratios (PrCr) ≥30 mg/mmol are seen not infrequently associated with normal pregnancy outcome. METHODS: Urine samples were collected prospectively from 160 pregnant women attending high-risk maternity clinics at a tertiary care facility. Urinary protein was measured using a pyrocatechol violet assay and urinary creatinine by an enzymatic method on Vitros analysers. Maternal/perinatal outcomes were abstracted from hospital records. RESULTS: 91/233 (39.1%) samples had a PrCr ≥30 mg/mmol, especially when urinary creatinine concentration was <3 mM (94.1%) vs. ≥3 mM (16.4%) (p < 0.001). When using the last sample before delivery, 47/160 (29.4%) had a PrCr ≥30 mg/mmol in diluted urine vs. only 17/160 (15.4%) in more concentrated urine (p < 0.001); PrCr positive results were also more frequent among the 32 (20.0%) women with known normal pregnancy outcome (90.9% vs. 0) (p < 0.001). Using the same analyser, 0.12 g/L urinary protein was 'detected' in deionised water. Re-analysis of data from two cohorts revealed substantially less inflation of PrCr in dilute urine using a pyrogallol red assay. CONCLUSIONS: Random urinary PrCr was overestimated in dilute urine when tested using a common pyrocatechol violet dye-based method. This effect was reduced in cohorts when pyrogallol red assays were used. False positive results can impact on diagnosis and patient care. This highlights the need for both clinical and laboratory quality improvement projects and standardization of laboratory protein measurement.
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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 | 0,082 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».