Assessment of the AQUIOS flow cytometer – An automated sample preparation system for CD4 lymphocyte PanLeucogating enumeration
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Flow cytometry has been the approach of choice for enumerating and documenting CD4-cell decline in HIV monitoring. Beckman Coulter has developed a single platform test for CD4+ T-cell lymphocyte count and percentage using PanLeucogating (PLG) technology on the automated AQUIOS flow cytometer (AQUIOS PLG). OBJECTIVES: This study compared the performance of AQUIOS PLG with the Flowcare PLG method and performed a reference interval for comparison with those previously published. METHODS: The study was conducted between November 2014 and March 2015 at 5 different centres located in Canada; Paris, France; Lyon, France; the United States; and South Africa. Two-hundred and forty samples from HIV-positive adult and paediatric patients were used to compare the performances of AQUIOS PLG and Flowcare PLG on a FC500 flow cytometer (Flowcare PLG) in determining CD4+ absolute count and percentage. A reference interval was determined using 155 samples from healthy, non-HIV adults. Workflow was investigated testing 440 samples over 5 days. RESULTS: L and the percentage was 30.5% - 63.4%. The workflow showed an average number of HIV samples tested as 17.5 per hour or 122.5 per 8-hour shift for one technician, including passing quality controls. CONCLUSION: The AQUIOS PLG merges desirable aspects from conventional flow cytometer systems (high throughput, precision and accuracy, external quality assessment compatibility) with low technical operating skill requirements for automated, single platform systems.
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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 ».