Creatinine Assay Attainment of Analytical Performance Goals Following Implementation of IDMS Standardization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The international initiative to standardize creatinine (Cr) assays by tracing reference materials to Isotope Dilution Mass Spectrometry (IDMS) assigned values was implemented to reduce interlaboratory variability and improve assay accuracy. OBJECTIVE: The aims of this study were to examine whether IDMS standardization has improved Cr assay accuracy (bias), interlaboratory variability (precision), total error (TE), and attainment of recommended analytical performance goals. METHODS: External Quality Assessment (EQA) data (n = 66 challenge vials) from Ontario, Canada, were analyzed. The bias, precision, TE, and the number of EQA challenge vials meeting performance goals were determined by assay manufacturer before (n = 32) and after (n = 34) IDMS implementation. RESULTS: = .5) with performance goals not consistently being met. Precision and TE goals based on biologic variation were attained by only 29% to 69% and 32% to 62% of challenge vials. CONCLUSIONS: While IDMS standardization has improved Cr assay accuracy and thus reduced TE, significant interlaboratory variability remains. Contemporary Cr assays do not currently meet the standards required to allow for accurate and consistent estimated glomerular filtration rate assessment and chronic kidney disease diagnosis across laboratories. Further improvements in Cr assay performance are needed.
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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 | 0,040 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».