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 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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».