Migration from RIA to LC-MS/MS for aldosterone determination: Implications for clinical practice and determination of plasma and urine reference range intervals in a cohort of healthy Belgian subjects
Notice bibliographique
Résumé
Background: Aldosterone measurement is critical for diagnosis of primary aldosteronism and disorders of the renin-angiotensin system. We developed an LC-MS/MS method for plasma and urinary aldosterone and compared it to our RIA method. We present a reference interval study for a Belgian population. Methods: 68 plasma and 23 urine samples were assayed for as part of a method comparison. For the reference interval study, we enrolled 282 healthy Caucasian volunteers (114 Male: mean age 35 ± 11 y and 168 Female: mean age 42 ± 13 y). A subset of 139 healthy volunteers agreed to a 24-h urine collection. For the method validation, 5 plasma and 8 urine pools were run in triplicate and quadruplicate, respectively, on 3 different days. Results: Between-run imprecision (CV) was 2.8-5.1% for plasma and 4.5-8.6% for urine, except at the low urine concentration of 2.99 nmol/L where a CV of 15.4% was observed. The limit of quantitation was 0.04 nmol/L for plasma and 6.65 nmol/L for urine. Recoveries, based on spiking experiments into natural matrix, did not differ significantly from 100%. Regression comparisons showed that, on average, RIA generated results were 59% and 11% higher than LC-MS/MS for plasma and urine, respectively. The MS reference interval we propose for plasma aldosterone is 0.07 nmol/L-0.73 nmol/L for women and 0.04 nmol/L-0.41 nmol/L for men. No gender difference was observed for urine aldosterone. The reference interval was determined to be <60.94 nmol/day. Conclusions: The LC-MS/MS method was validated and reference intervals for plasma and urine were established. A significant bias between RIA and LC-MS/MS was noted.
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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 | 0,013 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».