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Enregistrement W2740852614 · doi:10.5740/jaoacint.17-0259

General Steps to Standardize the Laboratory Measurement of Serum Total 25-Hydroxyvitamin D

2017· article· en· W2740852614 sur OpenAlexaff
Christopher T. Sempos, Joseph M. Betz, Johanna E Camara, Graham D. Carter, Etienne Cavalier, Michael W. Clarke, Kirsten G. Dowling, Ramón Durazo-Arvizú, Andrew N. Hoofnagle, Andy Liu, Karen W. Phinney, Kurtis Sarafin, Stephen A. Wise, Paul M. Coates

Notice bibliographique

RevueJournal of AOAC International · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVitamin D and neurologyMedicineMedical physicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Vitamin D Standardization Program (VDSP) has collaborated with numerous groups and agencies to assemble a set of tools, i.e., a reference measurement system, that can be used to establish the traceability of 25-hydroxyvitamin D [25(OH)D] assays to relevant reference measurement procedures and reference materials. This is done with the goal of verifying end-user laboratory performance using precise statistical criteria to determine whether a specific assay is standardized. The purpose of this paper was to outline a set of steps that routine clinical and research laboratories can use to standardize their 25(OH)D assays using these tools. These steps apply to laboratories using commercially developed immunoassay measurement systems as well as in-house assays, usually based on high HPLC or LC tandem MS measurement systems. The steps are (1) initial calibration, (2) initial assessment of accuracy and bias, (3) assessment of total percent CV and mean bias, (4) use of trueness controls, and (5) participation in accuracy-based performance testing and/or external quality assessment schemes. The goal of each laboratory assay is to have a total CV of ≤10% and mean bias of ≤5%. Rigorous and less rigorous but low-cost options for meeting these statistical criteria are provided. Research laboratories who infrequently measure 25(OH)D are advised to repeat steps 1-4 for every measurement cycle. For users of commercial immunoassays who have relatively little control over standardization, we present an option for using trueness controls to develop a master equation that can be used to standardize results to the reference methods.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,033

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations63
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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