Detection of Systematic Error Using the Average of Deltas
Notice bibliographique
Résumé
Traditional quality control (QC) procedures only provide a snapshot of assay performance, and as such laboratories employ alternate QC strategies to detect systematic error (SE). One strategy, the delta check, compares a patient’s most recent chemistry results to historical values. However, delta checks are best suited to detect large SE. Another strategy, moving averages (MA) monitors the mean patient analyte value to detect SE. MA, however, cannot equitably detect SE in skewed patient populations. The objective of our study was to combine the delta check and MA to develop an average of deltas (AoD) strategy that monitors the mean difference between pairs of consecutive, intrapatient results. Methods: From a database of 4.2 million results spanning 638 days, we generated arrays for each assay in our study containing pairs of patient results collected within 18-26 hours of each other. To develop sensitive AoD protocols that detect SE equal to the reference change value for each assay, we employed a simulated annealing algorithm in MatLab (Mathworks, Natick, MA) to select the number of patient pairs to average (Np) and truncation limits to eliminate large deltas. Using MatLab, we simulated SE by adding positive or negative bias at fixed intervals to the arrays of paired results for serum assays of albumin, alanine aminotransferase, alkaline phosphatase, amylase, aspartate aminotransferase, bicarbonate, bilirubin (total and direct), calcium, chloride, creatinine, lipase, sodium, phosphorus, potassium, total protein, and magnesium. For each assay the average number of deltas to detection (ANDD) was calculated in response to induced SE. Results: ANDD varied between AoD protocols assays, and protocol with the lowest ANDD was amylase with a + 20 U/L shift detected with an ANDD of 6.2 intrapatient deltas and a –20 U/L shift detected with an ANDD of 6.6. A shift of 1 mg/dL in calcium was detected with an ANDD of 6.5 and 11.9 patient pairs, respectively. Creatinine had the highest ANDD in our validation set with an ANDD of 44.6 for a + 0.3 mg/dL shift and an ANDD of 43 for a –0.3 mg/dL shift. Conclusions: We have demonstrated that the AoD rapidly detects SE. AoD is complimentary to other QC strategies such as MA in that AoD detects SE for skewed distributions such as amylase which are challenging for MA. AoD’s limitation is that repeated daily patient testing is required; however, for larger inpatient facilities, attaining sufficient numbers of repeated daily labs should not be an issue. AoD analysis as part of a middleware package would enhance detection of SE and would complement other QC strategies already employed in the clinical laboratory.
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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 | 0,021 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».