First international descriptive and interventional survey for cholesterol and non-cholesterol sterol determination by gas- and liquid-chromatography–Urgent need for harmonisation of analytical methods
Notice bibliographique
Résumé
Serum concentrations of lathosterol, the plant sterols campesterol and sitosterol and the cholesterol metabolite 5α-cholestanol are widely used as surrogate markers of cholesterol synthesis and absorption, respectively. Increasing numbers of laboratories utilize a broad spectrum of well-established and recently developed methods for the determination of cholesterol and non-cholesterol sterols (NCS). In order to evaluate the quality of these measurements and to identify possible sources of analytical errors our group initiated the first international survey for cholesterol and NCS. The cholesterol and NCS survey was structured as a two-part survey which took place in the years 2013 and 2014. The first survey part was designed as descriptive, providing information about the variation of reported results from different laboratories. A set of two lyophilized pooled sera (A and B) was sent to twenty laboratories specialized in chromatographic lipid analysis. The different sterols were quantified either by gas chromatography-flame ionization detection, gas chromatography- or liquid chromatography-mass selective detection. The participants were requested to determine cholesterol and NCS concentrations in the provided samples as part of their normal laboratory routine. The second part was designed as interventional survey. Twenty-two laboratories agreed to participate and received again two different lyophilized pooled sera (C and D). In contrast to the first international survey, each participant received standard stock solutions with defined concentrations of cholesterol and NCS. The participants were requested to use diluted calibration solutions from the provided standard stock solutions for quantification of cholesterol and NCS. In both surveys, each laboratory used its own internal standard (5α-cholestane, epicoprostanol or deuterium labelled sterols). Main outcome of the survey was, that unacceptably high interlaboratory variations for cholesterol and NCS concentrations are reported, even when the individual laboratories used the same calibration material. We discuss different sources of errors and recommend all laboratories analysing cholesterol and NCS to participate in regular quality control programs.
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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 | 0,001 | 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 ».