MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2419178735 · doi:10.1097/mnm.0000000000000405

Accurate and precise plasma clearance measurement using four 99mTc-DTPA plasma samples over 4 h

2015· article· en· W2419178735 sur OpenAlexaff
Surajith N. Wanasundara, Michal J. Wesolowski, Mark C. Barnfield, M. L. Waller, Anthony W. Murray, Maria Burniston, Paul Babyn, Carl A. Wesolowski

Notice bibliographique

RevueNuclear Medicine Communications · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of SaskatchewanRoyal University Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlasma clearanceRenal functionChemistryTikhonov regularizationNuclear medicineAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyMathematicsPharmacokineticsMedicineInternal medicineMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,275
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,079 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNuclear Medicine CommunicationsMême sujetChronic Kidney Disease and DiabetesTravaux en français237 207