Comparison and Agreement between Venous and Capillary Blood for the Analysis of Trace Elements
Notice bibliographique
Résumé
The use of capillary blood has many advantages over traditional venipuncture, and it has been proposed as an alternative to the use of venous blood in many fields. Since capillary blood is not identical to venous blood, there is a need to validate that both types of blood yield quality results in different applications. The aim of this study was to evaluate the agreement between capillary and venous blood for trace elements assessment and several hematological parameters. As, Cd, Ni, and Pb were determined in capillary and venous samples by Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry (ICP-MS) from 49 students (ages 18-36 years). Descriptive statistics and quality control parameters were calculated to review the data. The White Blood Cells (WBC) and Red Blood Cells (RBC) counts, the Hematocrit (Ht) %, and the Hemoglobin (Hb) levels were also analyzed. The precision of the method was between 6.1-15.2% for As, Cd, and Pb, while the accuracy was between 97.8-126.2% for the same elements. Ni concentrations remained below the Limits of Detection in 38% of the venous blood samples, affecting the relationship determination between the two types of blood. The results demonstrated high significant relationships for the elements of As (r2= 0.866), Cd (r2= 0.667), and Pb (r2= 0.966) between venous and capillary blood. The hematological parameters were highly similar. RBC and WBC counts in capillary blood were 4.67 1012/L and 6.70 109/L, and 4.76 1012/ L and 6.55 109/L for venous blood, respectively. The Ht and Hb levels for capillary blood were 40.3% and 13.76 g/dL, and 41.2% and 13.87 g/dL for venous blood. The agreement between venous and capillary blood was determined by constructing Bland-Altman plots. The mean differences were 0.073, -0.088, and -0.38 for As, Cd, and Pb. These results demonstrate the capacity of capillary blood to be used as an alternative biomarker and its potential to be used in cost-effective methods for exposure assessment.
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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 ».