Evaluation of the ADVIA 120 for analysis of canine cerebrospinal fluid
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Conventional techniques for canine cerebrospinal fluid (CSF) analysis require large sample volumes and are labor intensive and subject to operator variability. OBJECTIVE: The purpose of this study was to evaluate the ADVIA120 CSF assay for analysis of canine CSF samples. METHODS: CSF samples collected from 36 healthy control dogs and 17 dogs with neurologic disease were processed in parallel using the automated assay and established manual methods using a hemocytometer and cytocentrifugation. Results for WBC (total nucleated cell) count, RBC count, and differential nucleated cell percentages were compared using Spearman rank correlation coefficients and Bland-Altman bias plots. RESULTS: Correlation coefficients for WBC and RBC counts were 0.57 and 0.83 for controls, and 0.92 and 0.94 for ill dogs, respectively. Coefficients for the percentages of neutrophils, lymphocytes, and monocytes were 0.53, 0.26, and 0.12 for controls and 0.77, 0.92, and 0.70 for dogs with neurologic disease. When data were combined (n=53), correlation coefficients were 0.86 and 0.91 for WBC and RBC counts, and 0.63, 0.43, and 0.30 for neutrophil, lymphocyte, and monocyte percentages. A 9.5% positive bias and 7.0% negative bias were obtained for the ADVIA 120 CSF assay for lymphocytes and macrophages in dogs with neurologic disease with Bland-Altman analysis. A 12.2% positive bias was found for lymphocyte percentage in dogs with neurologic disease. CONCLUSIONS: Manual and automated CSF assays had moderate to excellent correlation for WBC and RBC concentrations, but results were more variable for differential cell percentages. The ADVIA assay may be more useful for assessment of canine CSF with adjustment of cell differentiation algorithms.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».