Distinguishing reference intervals and clinical decision limits – A review by the IFCC Committee on Reference Intervals and Decision Limits
Notice bibliographique
Résumé
Reference Intervals (RIs) and clinical decision limits (CDLs) are a vital part of the information supplied by laboratories to support the interpretation of numerical clinical pathology results. RIs describe the typical distribution of results seen in a healthy reference population while CDLs are associated with a significantly higher risk of adverse clinical outcomes or are diagnostic for the presence of a specific disease. However, as the two concepts are sometimes confused, there is a need to clarify the differences between these terms and to ensure they are easily distinguished, especially because CDLs have a clinical association with specific diseases and risks, thereby implying that effective clinical interventions are available. It is important to note that, because population-based RIs are derived from the range of values expected in a typical community population, laboratory results that fall outside a RI do not necessarily indicate a disease but rather that additional medical follow-up and/or treatment may be warranted. In contrast, CDLs are associated with a risk of specific adverse outcomes, and are commonly used to interpret laboratory test results, including lipid parameters, glucose, hemoglobin A1c (HbA1c), and tumor markers, to determine risk of disease, to diagnose or to treat. In recent years, the International Federation of Clinical Chemistry and Laboratory Medicine (IFCC) Committee on Reference Intervals and Decision Limits (C-RIDL) has focused primarily on RIs and has performed multicenter studies to obtain common RIs. However, the broader responsibility of the Committee, from its name, includes "decision limits". C-RIDL now aims to emphasize the importance of the correct use of both RIs and CDLs and to encourage laboratories to specify the appropriate information to clinicians as needed. This review discusses RIs and CDLs in detail, describes the similarities and the differences between these two important tools in laboratory medicine, and clearly explains the processes used to define them. C-RIDL encourages the involvement of laboratory professionals in the establishment of both RIs and CDLs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,224 | 0,316 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,015 |
| 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 ».