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Enregistrement W2738868183 · doi:10.5740/jaoacint.17-0183

Interlaboratory Comparison for the Determination of 24,25-Dihydroxyvitamin D3 in Human Serum Using Liquid Chromatography with Tandem Mass Spectrometry

2017· article· en· W2738868183 sur OpenAlexaff
Stephen A. Wise, Susan S.-C. Tai, Michael A Nelson, Carolyn Q Burdette, Johanna E Camara, Andrew N. Hoofnagle, Thomas J. Laha, Graham D. Carter, Julia C. Jones, Emma L. Williams, Zoe Barclay, Glenville Jones, Martin Kaufmann, Neil Binkley, Amita Kapoor, Toni E. Ziegler, Kevin D. Cashman, Kirsten G. Dowling, Christopher T. Sempos

Notice bibliographique

RevueJournal of AOAC International · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute of Standards and TechnologyCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésChromatographyIsotope dilutionNISTDerivatizationChemistryLiquid chromatography–mass spectrometryTandem mass spectrometryMass spectrometryCalcifediolAnalytical Chemistry (journal)Computer scienceCalcitriol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Six laboratories associated with the Vitamin D Standardization Program (VDSP) participated in an interlaboratory comparison of LC with tandem MS (MS/MS) methods for the determination of 24,25-dihydroxyvitamin D3 [24,25(OH)2D3] in human serum. The laboratories analyzed two different serum-based Standard Reference Materials (SRMs) intended for use in the determination of 25-hydroxyvitamin D and 30 samples from the Vitamin D External Quality Assessment Scheme (DEQAS). All laboratory methods for 24,25(OH)2D3 were based on isotope dilution LC-MS/MS; three of the methods used derivatization of the vitamin D metabolites before LC-MS/MS. Laboratory results were compared to the National Institute of Standards and Technology (NIST) results, which were obtained using their newly developed candidate reference measurement procedure for 24,25(OH)2D3. Laboratory results for the SRM samples varied in comparability to the NIST results, with one laboratory in excellent agreement (-1.6% mean bias), three laboratories at 10-15% mean bias, and the remaining laboratory at 36% mean bias. For the 30 DEQAS samples, the mean bias for the five laboratories ranged from 6 to 15%; however, the SD of the bias ranged from 8 to 29%. As a result of this intercomparison study, one laboratory discovered and corrected a method calculation error and another laboratory modified and improved their LC-MS/MS method.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,338 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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