Stability of insulin and C‐peptide measurement with long‐term frozen storage of serum: Implications for diabetes research studies
Notice bibliographique
Résumé
The current era of large-scale clinical trials in diabetes has generated thousands of biological samples from study participants that are being stored long-term under frozen conditions for the future measurement of analytes of interest. Insulin and C-peptide are two such analytes that can provide insight into underlying pathophysiological processes (insulin sensitivity and β-cell function). However, the validity of the inferences that may be drawn from such future measurements is contingent on the stability of these analytes after long-term frozen storage. We conducted the present study to determine the stability of insulin and C-peptide concentrations that were first measured on fresh serum at the time of collection, followed by frozen storage at -80°C for >5 years and then repeat measurement. Bland-Altman analyses revealed good agreement between the repeated insulin measurements and between the repeated C-peptide measurements. The concordance correlation coefficient (CCC) confirmed reproducibility for both insulin (CCC 0.98, 95% confidence interval [CI] 0.96-0.99) and C-peptide (CCC 0.91, 95% CI 0.84-0.95); thus, insulin and C-peptide measurements are both stable and reproducible after long-term frozen storage of serum samples.
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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 | 0,100 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».