Effects of Hemoglobin (Hb) E and HbD Traits on Measurements of Glycated Hb (HbA1c) by 23 Methods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Glycohemoglobin (GHB), reported as hemoglobin (Hb) A(1c), is a marker of long-term glycemic control in patients with diabetes and is directly related to risk for diabetic complications. HbE and HbD are the second and fourth most common Hb variants worldwide. We investigated the accuracy of HbA(1c) measurement in the presence of HbE and/or HbD traits. METHODS: We evaluated 23 HbA(1c) methods; 9 were immunoassay methods, 10 were ion-exchange HPLC methods, and 4 were capillary electrophoresis, affinity chromatography, or enzymatic methods. An overall test of coincidence of 2 least-squares linear regression lines was performed to determine whether the presence of HbE or HbD traits caused a statistically significant difference from HbAA results relative to the boronate affinity HPLC comparative method. Deming regression analysis was performed to determine whether the presence of these traits produced a clinically significant effect on HbA(1c) results with the use of +/-10% relative bias at 6% and 9% HbA(1c) as evaluation limits. RESULTS: Statistically significant differences were found in more than half of the methods tested. Only 22% and 13% showed clinically significant interference for HbE and HbD traits, respectively. CONCLUSIONS: Some current HbA(1c) methods show clinically significant interferences with samples containing HbE or HbD traits. To avoid reporting of inaccurate results, ion-exchange chromatograms must be carefully examined to identify possible interference from these Hb variants. For some methods, manufacturers' instructions do not provide adequate information for making correct decisions about reporting results.
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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 | 0,019 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».