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
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,008 |
| 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 découle