Diurnal rhythm in clinical chemistry: An underrated source of variation
Notice bibliographique
Résumé
Diurnal rhythm complicates the acquisition of clinical laboratory samples by adding a predictable time-dependent component to the pre-analytical variation that, if not taken into account, degrades the clinical utility of results on certain analytes. Here we performed a systematic review of the literature and identified, in 56 publications that met our minimum inclusion criteria, 30 analytes that undergo diurnal variation. We graded the quality of evidence of these publications using a 3-tier scoring system of our own formulation. The rigor of the experimental design and agreement varied considerably across studies. Analyte concentration oscillated considerably over the 24-h day–night cycle. The median zenith-to-nadir change relative to the nadir concentration (%ZNC) for the 30 analytes was 100%. To set the magnitude of diurnal variation into perspective, we assessed the fluctuation in analyte concentration throughout the 24-h period (diurnal variation (%CVdv)) relative to the day-to-day fluctuation determined at a fixed time during the 24-h period (within-subject biological variation (%CVw)). Then we divided the %CVdv by the published %CVw to obtain a novel metric termed the diurnal variation index (DVI). The median DVI for the 16 analytes examined was 2.0, underscoring that, for most analytes, the diurnal variation was larger than the published %CVw and highlighting the importance of adhering to protocols regulating the time of sampling when dealing with these analytes. Given that the %CVw is the basis of the reference change value (RCV) and several quality metrics such as the Sigma metric (based on total allowable error), failure to regulate the time of sample collection will compromise these %CVw-based targets. We also provide examples where failure to regulate the time of collection of diurnally changing analytes compromises their diagnostic utility. Nevertheless, for the most part, websites of major laboratories in the USA and Europe do not consistently stipulate collection at specified time junctures for the majority of the analytes identified here.
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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 | 0,090 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».