A new red cell index and portable RBC analyzer for screening of iron deficiency and Thalassemia minor in a Chinese population
Notice bibliographique
Résumé
Anemia is a widespread public health problem with 1/4 ~1/3 of the world's population being affected. In Southeast Asia, Thalassemia trait (TT) and iron deficiency anemia (IDA) are the two most common anemia types and can have a serious impact on quality of life. IDA patients can be treated with iron supplementation, yet TT patients have diminished capacity to process iron. Therefore, distinguishing between types of anemia is essential for effective diagnosis and treatment. Here, we present two advances towards low-cost screening for anemia. First: a new red-cell-based index, Joint Indicator A, to discriminate between IDA, TT, and healthy children in a Chinese population. We collected retrospective data from 384 Chinese children and used discriminant function analysis to determine the best analytic function to separate healthy and diseased groups, achieving 94% sensitivity and 90% specificity, significantly higher than reported indices. This result is achieved using only three red cell parameters: mean cell volume (MCV), red cell distribution width (RDW) and mean cell hemoglobin concentration (MCHC). Our second advance: the development of a low cost, portable red cell analyzer to measure these parameters. Taken together, these two results may help pave the way for widespread screening for nutritional and genetic anemias.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».