A study examining the bias of albumin and albumin/creatinine ratio measurements in urine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of the study was to examine the bias of albumin and albumin/creatinine (ACR) measurements in urine. METHODS: Pools of normal human urine were augmented with purified human serum albumin to generate a series of 12 samples covering the clinical range of interest for the measurement of ACR. Albumin and creatinine concentrations in these samples were analyzed three times on each of 3 days by 24 accredited laboratories in Canada and the USA. Reference values (RV) for albumin measurements were assigned by a liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) comparative method and gravimetrically. Ten random urine samples (check samples) were analyzed as singlets and albumin and ACR values reported according to the routine practices of each laboratory. RESULTS: Augmented urine pools were shown to be commutable. Gravimetrically assigned target values were corrected for the presence of endogenous albumin using the LC-MS/MS comparative method. There was excellent agreement between the RVs as assigned by these two methods. All laboratory medians demonstrated a negative bias for the measurement of albumin in urine over the concentration range examined. The magnitude of this bias tended to decrease with increasing albumin concentrations. At baseline, only 10% of the patient ACR values met a performance limit of RV ± 15%. This increased to 84% and 86% following post-analytical correction for albumin and creatinine calibration bias, respectively. CONCLUSIONS: International organizations should take a leading role in the standardization of albumin measurements in urine. In the interim, accuracy based urine quality control samples may be used by clinical laboratories for monitoring the accuracy of their urinary albumin measurements.
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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 | 0,021 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».