Multicenter evaluation of the Glucometer Elite XL meter, an instrument specifically designed for use with neonates.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the clinical performance of the Glucometer Elite XL Diabetes Care System in neonatal settings using a multicenter study RESEARCH DESIGN AND METHODS: A total of 388 blood specimens from 333 neonates were included in the study. A capillary or arterial sample was analyzed for determination of glucose with the Glucometer Elite XL system by an attending trained nurse. Through the same sampling site, a specimen was collected and sent to the laboratory for measurement of plasma glucose, bilirubin, and hematocrit. RESULTS: The regression analysis between the results of the Glucometer Elite XL system and comparative methods resulted in the following: Glucometer Elite XL meter = 1.01 x laboratory method + 0.02 mmol/l (n = 388). For the 1.1-4.0 mmol/l plasma glucose range, the regression was Glucometer Elite XL meter = 1.07 x laboratory method + 0.12 mmol/l (n = 150). A difference plot indicated a mean bias of 0.04 mmol/l (95% CI -0.01 to 0.10). No relationship was found between meter glucose biases and hematocrit levels (r = 0.10, P = 0.14). Although a statistically significant correlation existed between bilirubin levels and the glucose meter biases (r = 0.14, P = 0.005), the predicted mean biases were of little clinical significance. CONCLUSIONS: The Glucometer Elite XL system showed a good performance when used in neonatal settings.
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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 | 0,017 | 0,019 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».