19 Reduced Accuracy of GEM 4000 for Measurement of Electrolytes, Glucose, and Hemoglobin in Relation to Calibration Schedule
Notice bibliographique
Résumé
The GEM 4000 (Instrumentation Laboratory, Bedford, MA) is a point-of-care analyzer, primarily used in a critical care setting to measure blood gases, glucose, electrolytes, and hemoglobin. Previous studies have shown that the instrument demonstrates increased imprecision compared to similar analyzers for iCa, electrolytes, and blood gases when external quality control material is run. In this study, accuracy was assessed by comparing patient GEM test results to corresponding central laboratory results for patients whose point-of-care and central laboratory specimens were tested within 30 minutes of each other. A laboratory database was mined for measurements of glucose, electrolytes, and hemoglobin using two GEM 4000 instruments on intensive care unit patients at the Foothills Hospital in Calgary, Alberta, over a 2-year period (2012–2013). Results were compared to concurrent testing (≤30 minutes interval) performed using comparable central laboratory methods, the Roche Cobas 8000 for chemistry and Sysmex XN-3000 for hemoglobin. The mean absolute differences were calculated for each sequence of 1000 pairs of central laboratory and GEM results, and graphed against time of day. The GEM displayed optimal accuracy in the early morning, coincident with the daily (2:00 am) analysis of calibrator solution (PSC C), and worsened, reaching peak inaccuracy and plateauing at 6–8 hours post-calibration. The analytes most affected were glucose, Na, K, and hemoglobin. The analytical variation of the GEM approached the corresponding biological variation (low sigma) for glucose, hemoglobin, and electrolytes except K. This data confirm the reduced accuracy of the GEM 4000 in nonmorning hours, which probably negatively impacts patient care, and calls for technological enhancements in the next-generation GEM instruments. Laboratories that use the GEM system should begin dialogues with its primary clinical users.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».