Influence of ethnicity on biochemical markers of health and disease in the CALIPER cohort of healthy children and adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Background Accurate pediatric reference intervals (RIs) for laboratory tests determined in a healthy pediatric population are essential for correct laboratory test interpretation and clinical decision-making. In pediatrics, RIs require partitioning by age and/or sex; however, the need for partitioning based on ethnicity is unclear. Here, we assessed the influence of ethnicity on biomarker concentrations in the Canadian Laboratory Initiative on Pediatric Reference Intervals (CALIPER) cohort of healthy children and adolescents and compared the results with the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). Methods A total of 52 biomarkers were measured in a multiethnic population of 846-1179 healthy children (aged 5 to <19 years) upon informed consent. Biomarker concentrations were retrospectively compared between four major ethnic groups (i.e. Black, Caucasian, East Asian, and South Asian, determined by parental ethnicity). Retrospective results were verified prospectively using an additional 500 healthy pediatric samples with equal sample size across ethnicities. Ethnic-specific differences were assessed based on statistical significance and biological and analytical variations. Appropriate age-, sex-, and ethnic-specific RIs were calculated. Results Ethnic-specific differences were not observed for 34 biomarkers examined in the retrospective analysis, while 18 demonstrated statistically significant ethnic differences. Among these, seven analytes demonstrated ethnic-specific differences in the prospective analysis: vitamin D, amylase, ferritin, follicle-stimulating hormone (FSH), immunoglobulin A (IgA), immunoglobulin G (IgG), and immunoglobulin M (IgM). Analysis of select NHANES data confirmed CALIPER findings. Conclusions This is the first comprehensive Canadian pediatric study examining ethnic-specific differences in common biomarkers. While the majority of biomarkers did not require ethnic partitioning, ethnic-specific RIs were established for seven biomarkers showing marked differences. Further studies in other populations are needed to confirm our findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».