Within-Individual Mean Corpuscular Volume Variation
Notice bibliographique
Résumé
We read with interest “Biological Variations of Hematologic Parameters Determined by UniCel DxH 800 Hematology Analyzer.”.1 Most of the estimates of biologic variation of the common analytes reported by Zhang et al1 were close to previously reported literature values. We are puzzled, however, about the broad intraindividual variation for mean corpuscular volume (MCV; 1.12%). Although compilations of biologic variation published before 2000 indicated intraindividual MCV coefficients of variation (CVs) could exceed 1%, 2 recent studies determined the CV was much lower, either 0.18%2 or 0.34%.3 As a result, the Zhang et al reference change values for MCV are much higher than our intuitive reference change values (perhaps, 2 fL) when we examine sequential patient MCVs measured by analyzers that are much older than the analyzer used by Zhang et al.The larger intraindividual MCV CVs reported before 2000 were likely associated with the use of more-imprecise instrumentation. Today, our analytic variations in MCV measurements are miniscule.4 Reasons for a tripling or quadrupling of the estimated intraindividual CV might include the incorporation of some outlying data, analyzer noise, or even some unusual individual-specific variation. We are wondering if Zhang et al would reexamine their MCV data and correlate any available quality control results with those data. Could this variation have been due to some sporadic instrument or individual source?
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».