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Enregistrement W2924867079 · doi:10.1017/cjn.2019.12

A Survey of Cerebrospinal Fluid Total Protein Upper Limits in Canada: Time for an Update?

2019· article· en· W2924867079 sur OpenAlexaffvenueabout
Pierre R. Bourque, Christopher R. McCudden, Jodi Warman‐Chardon, John Brooks, Harald Hegen, Florian Deisenhammer, Ari Breiner

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelephone surveyCerebrospinal fluidReference valuesMedicineConfidence intervalLimit (mathematics)Reference rangePsychologyStatisticsDemographyMathematicsPathologyInternal medicineBusinessSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The antiquated standard reference range of 0.15-0.45 g/L for cerebrospinal fluid total protein (CSF-TP) is well entrenched in medical literature and laboratory operating procedures across the world. METHODS: We conducted a web-based survey with a response rate of 34.9% through the listserv of the Canadian Neurological Sciences Federation. Additional laboratory reference data were collated by telephone interview of hospital laboratory technologists across Canada. RESULTS: A total of 142 site responses were obtained: 64.1% from academic/tertiary hospitals and 35.9% from community hospitals. A strong majority (80.4%) of both types of institutions reported using a CSF-TP upper reference limit of 0.45 g/L or less. As a rule, no age adjustments were implemented in CSF-TP-level interpretation. CONCLUSIONS: Recent well-powered laboratory reference studies have documented CSF-TP upper reference limits that are above 0.6 g/L starting at age 50, with incremental limits partitioned by subsequent decades of age. The conventional 0.45 g/L limit could lead to false positive results. Our survey suggests there is a need to consider a wide adoption of data-driven, rather than historical, reference values.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,013
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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