Regression-based Reference Limits for Serum Transferrin Receptor in Children 6 Months to 16 Years of Age
Notice bibliographique
Résumé
Serum soluble transferrin receptor (sTfR) has been established in recent years as a powerful tool for detecting iron deficiency (ID) in adults, especially in distinguishing between iron deficiency anemia (IDA) and anemia of chronic disease (1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8). Investigations regarding sTfR as a measure of iron status in infants and children have provided promising results, including evidence that, in infants, sTfR concentrations may be superior to ferritin measurements in diagnosing ID (9). However, to date, concrete reference values and other decision-supporting limits for the commercially available methods have been virtually absent, and the age-relatedness of sTfR concentrations, although introduced as a concept, has not been unequivocally modeled statistically (10)(11)(12)(13)(14)(15). In this study we measured the sTfR concentrations from a selection of 301 healthy children, 6 months to 18 years of age, using a commercially available automated immunoturbidimetric assay. We then used a regression-based method to construct age-dependent 2.5% and 97.5% reference limits for sTfR as well as 95% confidence intervals for these limits in our population (16). The purpose was to demonstrate consistent age-dependent changes in sTfR concentrations and to establish appropriate reference limits to enable the use of sTfR measurements in routine pediatric clinical practice. A total of 301 children (130 boys and 171 girls; age range, 6 months to 18 years) were included in the healthy population of this study. The selection was made on the basis of detailed anamnesis and laboratory tests. Febrile episodes during the preceding 6 weeks, diet restrictions, chronic inflammatory or renal diseases, hematological diseases, recent iron supplementation, ongoing inflammation (C-reactive protein >10 mg/L; erythrocyte sedimentation rate >6 mm/h), anemia or abnormal red cell indices (17), and low ferritin concentrations (<10 …
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».