Investigating Interferences of a Whole-Blood Point-of-Care Creatinine Analyzer: Comparison to Plasma Enzymatic and Definitive Creatinine Methods in an Acute-Care Setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although measurement of whole-blood creatinine at the point of care offers rapid assessment of renal function, agreement of point-of-care (POC) results with central laboratory methods continues to be a concern. We assessed the influence of several potential interferents on POC whole-blood creatinine measurements. METHODS: We compared POC creatinine (Nova StatSensor) measurements with plasma enzymatic (Roche Modular) and isotope dilution mass spectrometry (IDMS) assays in 119 hospital inpatients. We assessed assay interference by hematocrit, pH, pO(2), total and direct bilirubin, creatine, prescribed drugs, diagnosis, red blood cell water fraction, and plasma water fraction. RESULTS: CVs for POC creatinine were 1.5- to 6-fold greater than those for plasma methods, in part due to meter-to-meter variation. Regressioncomparison of POC creatinine to IDMS results gave a standard error (S(y|x)) of 0.61 mg/dL (54 μmol/L), whereas regression of plasma enzymatic creatinine to IDMS was S(y|x) 0.16 mg/dL (14 μmol/L). By univariate analysis, bilirubin, creatine, drugs, pO(2), pH,plasma water fraction, and hematocrit were not found to contribute to method differences. However, multivariate analysis revealed that IDMS creatinine, red blood cell and plasma water fractions, and hematocrit explained 91.8% of variance in POC creatinine results. CONCLUSIONS: These data suggest that whole-blood POC creatinine measurements should be used with caution. Negative interferences observed with these measurements could erroneously suggest adequate renal function near the decision threshold, particularly if estimated glomerular filtration rate is determined. Disparity between whole-blood and plasma matrices partially explains the discordance between whole-blood and plasma creatinine 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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».