Automation for clinical CD4 T‐cell enumeration, a desirable tool in the hands of skilled operators
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Automation in HIV clinical flow cytometry when appropriately applied brings considerable standardisation benefits. The Canadian Immunology Quality Assessment Program (CIQAP) detected situations where operators did not manually override automated software in the event of improper output on the Epics XL and FC500 CD4 immunophenotyping platforms. The automated gating algorithm identifies lymphocytes using a double gate strategy based on CD45 × side scatter (SS) gating and a light scatter FS × SS gate known to fail with sub optimal specimens. METHOD: To generate correct interpretation and results CIQAP introduced a simple protocol modification, bypassing the light scatter gate to include all cells characterized by the CD45 gate. Seventeen problem cases were reanalysed for both absolute and relative T-cell subsets accuracy and compared to the CIQAP group mean values. Results were found to be associated with the percentage of lymphocytes excluded by the automated light scatter gate. RESULTS: The modified manual protocol resolved poor performance in 14 instances out of 17 problem cases. It was found to improve accuracy when the light scatter gate excluded greater than 5% of the cells. The remaining three cases had a lymphocyte recovery of greater than 94.6% in the original automated analysis. CONCLUSION: There is a risk in relying solely on automated gating procedures when using the Epics XL and FC500 CD4 immunophenotyping platforms. Laboratory managers have the responsibility to intervene when required. EQA providers are equally responsible to alert the clinical laboratories of the need to update operator training to deal with stressed specimens. © 2016 International Clinical Cytometry Society.
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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 | 0,018 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».