Comparison of serum testosterone and estradiol measurements in 3174 European men using platform immunoassay and mass spectrometry; relevance for the diagnostics in aging men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The limitations of serum testosterone and estradiol (E(2)) measurements using non-extraction platform immunoassays (IAs) are widely recognized. Switching to more specific mass spectrometry (MS)-based methods has been advocated, but directly comparative data on the two methods are scarce. METHODS: We compared serum testosterone and E(2) measurements in a large sample of middle-aged/elderly men using a common platform IA and a gas chromatography (GC)-MS method, in order to assess their limitations and advantages, and to diagnose male hypogonadism. Of subjects from the European Male Aging Study (n=3174; age 40-79 years), peripheral serum testosterone and E(2) were analyzed using established commercial platform IAs (Roche Diagnostics E170) and in-house GC-MS methods. RESULTS: Over a broad concentration range, serum testosterone concentration measured by IA and MS showed high correlation (R=0.93, P<0.001), which was less robust in the hypogonadal range (<11 nmol/l; R=0.72, P<0.001). The IA/MS correlation was weaker in E(2) measurements (R=0.32, P<0.001, at E(2) <40.8 pmol/l, and R=0.74, P<0.001, at E(2) >40.8 pmol/l). Using MS as the comparator method, IA ascertained low testosterone compatible with hypogonadism (<11 nmol/l), with 75% sensitivity and 96.3% specificity. The same parameters with IA for the detection of low E(2) (<40.7 pmol/l) were 13.3 and 99.3%, and for high E(2) (>120 pmol/l) 88.4 and 88.6%. CONCLUSION: A validated platform IA is sufficient to detect subnormal testosterone concentrations in the diagnosis of male hypogonadism. The IA used for E(2) measurements showed poor correlation with MS and may only be suitable for the detection of high E(2) in men.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».