Performance Evaluation of the Plateletworks<sup>®</sup> in the Measurement of Blood Cell Counts as compared to the Beckman Coulter Unicel DXH 800
Notice bibliographique
Résumé
Prior to undergoing cardiac surgery many patients may have impaired platelet function due to platelet inhibition. Point of care testing (POCT) that produces quick results of platelet counts and function allow earlier clinician interpretation, diagnosis and treatment. Before being adopted for routine clinical use, a POCT device's performance must be evaluated by standard laboratory techniques to ensure high quality results. The purpose of this study is to determine the performance of the Plateletworks?V BC 3200 automated hematology analyzer by correlating its precision, accuracy and linearity for the measurement of blood counts to our hospital central laboratory analyzer (Beckman Coulter Unicel DXH 800). The study utilizes well described methods for Within-Run and Day-to-Day precision, comparison of methods (bias), and linearity. Control samples from the manufacturer were used for the precision studies, blood samples from 115 cardiac surgical subjects were used for comparison of methods and accuracy, and pre-diluted control samples from the manufacturer were used for the linearity studies. The precision of the Plateletworks® analyzer was acceptable. The overall coefficient of variation (CV) for the measured parameters at all levels of control for Within-Run precision was acceptable ranging from 0.65-6.4%. Likewise, the CV for the measured parameters at all levels of control for Day-to-Day precision was acceptable ranging from 1.45% to 6.7%. The correlation and accuracy between the two analyzers for the evaluated parameters (platelets, red blood cells, white blood cells, and hemoglobin) was acceptable. The linearity for the measured parameters was also acceptable with a range between 98-100%. The performance of the Plateletworks® analyzer was acceptable for providing blood cell counts as compared to our central hospital laboratory analyzer.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».