Nutrigenomics, β-Cell Function and Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The present investigation was designed to investigate the accuracy and precision of lactate measurement obtained with contemporary biosensors (Chiron Diagnostics, Nova Biomedical) and standard enzymatic photometric procedures (Sigma Diagnostics, Abbott Laboratories, Analyticon). MATERIALS AND METHODS: Measurements were performed in vitro before and after the stepwise addition of 1 molar sodium lactate solution to samples of fresh frozen plasma to systematically achieve lactate concentrations of up to 20 mmol/l. RESULTS: Precision of the methods investigated varied between 1% and 7%, accuracy ranged between 2% and -33% with the variability being lowest in the Sigma photometric procedure (6%) and more than 13% in both biosensor methods. CONCLUSION: Biosensors for lactate measurement provide adequate accuracy in mean with the limitation of highly variable results. A true lactate value of 6 mmol/l was found to be presented between 4.4 and 7.6 mmol/l or even with higher difference. Biosensors and standard enzymatic photometric procedures are only limited comparable because the differences between paired determinations presented to be several mmol. The advantage of biosensors is the complete lack of preanalytical sample preparation which appeared to be the major limitation of standard photometry methods.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».