Accurate and precise plasma clearance measurement using four 99mTc-DTPA plasma samples over 4 h
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Glomerular filtration rate can be measured as the plasma clearance (CL) of a glomerular filtration rate marker despite body fluid disturbances using numerous, prolonged time samples. We desire a simplified technique without compromised accuracy and precision. MATERIALS AND METHODS: We compared CL values derived from two plasma concentration curve area methods - (a) biexponential fitting [CL (E2)] and (b) Tikhonov adaptively regularized gamma variate fitting [CL (Tk-GV)] - for 4 versus 8 h time samplings from 412 Tc-DTPA studies in 142 patients, mostly paediatric patients, with suspected fluid disturbances. RESULTS: CL (Tk-GV) from four samples/4 h and from nine samples/8 h, both accurately and precisely agreed with the standard, which was taken to be nine samples/8 h CL from (noncompartmental) numerical integration [CL (NI)]. The E2 method, four samples/4 h, and nine samples/8 h median CL values significantly overestimated the CL (NI) values by 4.9 and 3.8%, respectively. CONCLUSION: Compared with the standard, CL (E2) from four samples/4 h and from nine samples/8 h proved to be the most inaccurate and imprecise method examined, and can be replaced by better methods for calculating CL. The CL (Tk-GV) can be used to reduce sampling time in half from 8 to 4 h and from nine to four samples for a precise and accurate, yet more easily tolerated and simplified test.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».