Verification of reference intervals in routine clinical laboratories: practical challenges and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Reference intervals (RIs) are fundamental tools used by healthcare and laboratory professionals to interpret patient laboratory test results, ideally enabling differentiation of healthy and unhealthy individuals. Under optimal conditions, a laboratory should perform its own RI study to establish RIs specific for its method and local population. However, the process of developing RIs is often beyond the capabilities of an individual laboratory due to the complex, expensive and time-consuming process to develop them. Therefore, a laboratory can alternatively verify RIs established by an external source. Common RIs can be established by large, multicenter studies and can subsequently be received by local laboratories using various verification procedures. The standard approach to verify RIs recommended by the Clinical Laboratory Standards Institute (CLSI) EP28-A3c guideline for routine clinical laboratories is to collect and analyze a minimum of 20 samples from healthy subjects from the local population. Alternatively, "data mining" techniques using large amounts of patient test results can be used to verify RIs, considering both the laboratory method and local population. Although procedures for verifying RIs in the literature and guidelines are clear in theory, gaps remain for the implementation of these procedures in routine clinical laboratories. Pediatric and geriatric age-groups also continue to pose additional challenges in respect of acquiring and verifying RIs. In this article, we review the current guidelines/approaches and challenges to RI verification and provide a practical guide for routine implementation in clinical laboratories.
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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 | 0,129 | 0,238 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».