Notice bibliographique
Résumé
Arguably, one of the most important elements of any clinical laboratory test is the reference interval, the values that help physicians interpret their patients' test results. Although it is frequently recommended that laboratories establish their own reference limits with their own methods and local patient populations (1), few laboratories have the resources to do all the work required to achieve this goal. In this issue of Clinical Chemistry , Adeli and colleagues provide, in a series of 3 papers (2–4), an exceptional compilation of high-quality reference interval data. Following a protocol they developed for the Canadian Laboratory Initiative on Pediatric Reference Intervals (CALIPER)2 (5), which was undertaken to address the dearth of pediatric reference interval data, they arranged for roughly 12 000 reference individuals to provide blood and urine samples to be analyzed for a large number of common laboratory tests. These individuals, males and females from multiple age groups, were selected from across Canada in an effort to represent the entire Canadian population. Their health was vetted by questionnaire, personal interview, and brief physical examination. Analyses were done largely by a single laboratory using well-defined, standard laboratory instrumentation; exceptions included complete blood counts (CBCs) which, for specimen integrity reasons, were done at the individual collection sites, using instrumentation from a single manufacturer to ensure consistency. Their data analysis followed the CLSI protocol (1) completely with respect to detection of outliers, need for partitioning, and use of nonparametric statistics. Laboratories using these methods and located in Canada may now have the high-quality reference interval data they always wished they had but could not arrange to collect themselves. Actually, the data may be applicable to a much wider audience. With respect to methods, although these studies were generated with specific instrumentation and reagents, the results may be transferable …
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».