Best practices in mitigating the risk of biotin interference with laboratory testing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Dietary biotin intake does not typically result in blood biotin concentrations that exceed interference thresholds for in vitro diagnostic tests. However, recent trends of high-dose biotin supplements and clinical trials of very high biotin doses for patients with multiple sclerosis have increased concerns about biotin interference with immunoassays. Estimates of the prevalence of high biotin intake vary, and patients may be unaware that they are taking biotin. Since 2016, 92 cases of suspected biotin interference have been reported to the US Food and Drug Administration. Immunoassays at greatest risk from biotin interference include thyroid and reproductive hormones, cardiac, and immunosuppressive drug tests. Several case studies have highlighted the challenge of biotin interference with thyroid hormone assays and the potential misdiagnosis of Graves' disease. Biotin interference should be suspected when immunoassay test results are inconsistent with clinical information; a clinically relevant biotin interference happens when the blood biotin concentration is high and the assay is sensitive to biotin. We propose a best practice workflow for laboratory scientists to evaluate discrepant immunoassay results, comprising: (1) serial dilution; (2) retesting after biotin clearance and/or repeat testing on an alternate platform; and (3) confirmation of the presence of biotin using depletion protocols or direct measurement of biotin concentrations. Efforts to increase awareness and avoid patient misdiagnosis should focus on improving guidance from manufacturers and educating patients, healthcare professionals, and laboratory staff. Best practice guidance for laboratory staff and healthcare professionals would also provide much-needed information on the prevention, detection, and management of biotin interference.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle