Analytical Concordance of Diverse Point-of-Care and Central Laboratory Troponin I Assays
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiac troponin I (cTnI) 99th percentile cutoffs, used in the diagnosis of acute myocardial infarction, are not standardized across cTnI assays. We compared 3 point-of-care (POC) and 1 central laboratory contemporary cTnI assays against the Abbott high-sensitivity (hs) cTnI to evaluate the analytical concordance and the feasibility of using a single cutoff value for all assays. METHODS: Fresh blood samples collected from 102 inpatients in the coronary care unit were measured on central laboratory instruments (Beckman Coulter DxI AccuTnI+3 TnI, Abbott Architect hs-TnI) and cTnI POC analyzers (Alere Triage Troponin I, Radiometer AQT90, Abbott i-STAT). Agreement and correlation between the contemporary cTnI assays and hs-cTnI assay were assessed using regression analysis. Proportional bias was assessed using Bland-Altman plots. Concordance between the contemporary cTnI and hs-cTnI assays was determined by diagnostic contingency tables at specific cutoffs. RESULTS: = 0.617), while proportional bias is evident between all cTnI assays. Overall concordance between POC contemporary cTnI assays and hs-cTnI assay was 80% to 90% at their respective 99th percentile cutoffs. The concordance increased to 90% to 95% when a fixed cutoff of 0.03 to 0.05 ng/mL was used across the assays. CONCLUSIONS: This study demonstrates poor analytical concordance between cTnI assays at the 99th percentile and supports the notion of a single clinical decision limit for cTnI and consequently standardization of diagnostic protocols despite the analytical differences among these assays.
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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 | 0,018 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».