Diagnostic Accuracy of Blood Lactate-to-Pyruvate Molar Ratio in the Differential Diagnosis of Congenital Lactic Acidosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the blood lactate-to-pyruvate (L:P) molar ratio is used to distinguish between pyruvate dehydrogenase deficiency (PDH-D) and other causes of congenital lactic acidosis (CLA), its diagnostic accuracy for differentiating between these 2 types of CLA has not been evaluated formally. METHODS: We conducted a retrospective study of all patients followed for mitochondrial diseases between 1985 and 2005 in a tertiary care pediatric hospital. RESULTS: At the recommended cut point of approximately 25, individual median L:P ratio demonstrated low sensitivity and specificity (77% and 91%, respectively) for differentiating between patients with enzymatically proven PDH-D (n = 11) and those with mitochondrial disease but normal pyruvate dehydrogenase (PDH) activity (non-PDH; n = 35). We observed a strong positive association between L:P ratio and blood lactate in non-PDH CLA, whereas this association was weak in PDH-D CLA. Consequently, patient classification based on median L:P ratio showed improved diagnostic accuracy at higher lactate concentrations: for lactate <2.5 mmol/L the area under the ROC curve was not statistically different from 0.5 (P = 0.3), whereas it was statistically different for lactate >2.5 mmol/L. In the 2.5 to 5.0 mmol/L lactate category, the sensitivity and specificity at an optimal cut point of 18.4 were 93% (95% CI, 77%-99%) and 71% (95% CI, 20%-96%), respectively; for lactate >5.0 mmol/L, with an optimal cut point of 25.8, sensitivity and specificity were 96% (95% CI, 77%-99%) and 100% (95% CI, 59%-100%), respectively. CONCLUSION: Usefulness of the L:P ratio for differentiating non-PDH and PDH-D types of CLA increases at higher lactate concentrations.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».