Standardization of reticulocyte counts in the athlete biological passport
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The percentage of circulating reticulocytes (RET%) is a useful marker of blood doping in the context of the Athlete Biological Passport (ABP). The viability of the ABP depends on the comparability of sample data obtained across multiple laboratories for a given athlete. With the recent introduction of a different technology for the measurement of reticulocytes, the goal of this study was to compare currently employed Sysmex XT/XE analyzers to the recently introduced Sysmex XN analyzer. METHODS: RET% differences were searched in two independent data sets, the first consisting of 95 369 RET% values coming from 29 laboratories located in five continents as part of routine testing for the ABP, the second from a targeted study involving 510 samples analyzed on both a Sysmex XT and XN analyzers by two different laboratories. RESULTS: A relatively small but significant bias of 0.27 ([0.22-0.35] 95% CI) for the first data set and 0.19% ([0.16-0.22] 95% CI) for the second data set was observed with Sysmex XN analyzers returning higher values than Sysmex XT/XE analyzers. This bias appears constant over most of the range of RET% measured in elite athletes. CONCLUSION: When RET% values are obtained for the same athlete with different technologies (XT/XE vs XN), an adjustment of RET% emanating from the XT/XE instruments through a decrease of 0.22% within the ABP calculated ranges appears to be sufficient to integrate the results from the two technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».