Algorithm on age partitioning for estimation of reference intervals using clinical laboratory database exemplified with plasma creatinine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We describe an algorithm to determine age-partitioned reference intervals (RIs) exemplified for creatinine using data collection from the clinical laboratory database. METHODS: The data were acquired from the test results of creatinine of 164,710 outpatients aged <18 years in Beijing Children's Hospital laboratories' databases between January 2016 and December 2016. The tendency of serum creatinine with age was examined visually using box plot by gender first. The age subgroup was divided automatically by the decision tree method. Subsequently, the statistical tests of the difference between subgroups were performed by Harris-Boyd and Lahti methods. RESULTS: A total of 136,546 samples after data cleaning were analyzed to explore the partition of age group for serum creatinine from birth to 17 years old. The suggested age partitioning of RIs for creatinine by the decision tree method were for eight subgroups. The difference between age subgroups was demonstrated to be statistically significant by Harris-Boyd and Lahti methods. In addition, the results of age partitioning for RIs estimation were similar to the suggested age partitioning by the Canadian Laboratory Initiative in Pediatric Reference Intervals study. Lastly, a suggested algorithm was developed to provide potential methodological considerations on age partitioning for RIs estimation. CONCLUSIONS: Appropriate age partitioning is very important for establishing more accurate RIs. The procedure to explore the age partitioning using clinical laboratory data was developed and evaluated in this study, and will provide more opinions for designing research on establishment of RIs.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».