Analytic Evaluation and Application of a Novel Spectrophotometric Serum Lithium Method to a Rapid Response Laboratory
Notice bibliographique
Résumé
The authors present an evaluation of the Lithium DST spectrophotometric method developed by Thermotrace (Victoria, Australia) on a Hitachi 917 analyzer. Accuracy was assessed by method comparison with an ion-selective electrode (ISE; Roche Integra 700) (n = 80). Linearity, within-run and between-run precision, and susceptibility to interference by hemolysis, icterus, lipemia, and sodium were assessed. The method was linear to 3.0 mM/L, and analyzer auto-dilution extended the reportable range to 7.2 mmol/L. Within-run coefficient of variation was 1.5% at 0.68 mmol/L and 0.7% at 2.06 mM/L. Between-run precision for the same lithium concentrations assayed daily for 20 days were 3.1% and 1.9%, respectively. Method agreement with ISE was excellent, with an intercept of 0.000 and slope of 1.000 by Passing Bablock regression analysis. Hemolysis, icterus, lipemia, and high and low sodium levels did not significantly interfere. The manufacturer's recommended calibration stability of 1 week was confirmed. The authors conclude that this method is reliable, accurate, and precise. The Thermotrace serum lithium spectrophotometric method provides a useful alternative to ISE or flame photometry, facilitates workstation consolidation on the Hitachi 917 multiple-channel analyzer, and is well adapted for use in a rapid response laboratory.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».