Improved Sample Quality and Decreased Turnaround Time When Using Plasma Blood Collection Tubes with a Mechanical Separator in a Large University Hospital
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Serum is commonly used for clinical chemistry testing but many conditions can affect the clotting process, leading to poor sample quality and impaired workflow. With serum gel tubes, we found a high proportion of sample probe aspiration errors on our Beckman AU5800 analyzers. We decided to implement the BD Barricor™ plasma tubes, and we validated an off-specification centrifugation scheme and verified that results obtained for 65 chemistry and immunochemistry tests were comparable to those obtained in serum gel tubes. Finally, we evaluated the impact of this new tube on sample error rate and laboratory turnaround time. METHODS: To validate centrifugation settings, 50 paired samples were collected in Barricor tubes and centrifuged at 1912 × g for 10 min or 5 min (off-specification). To compare serum gel tubes with Barricor plasma tubes, 119 paired samples were collected from volunteers and results were analyzed using weighed Deming regression. Finally, the proportion of aspiration errors and laboratory TAT for potassium were measured before and after implementing Barricor tubes. RESULTS: Barricor tubes showed clinically acceptable equivalence to serum gel tubes for the studied analytes, and the off-specification centrifugation scheme did not affect the results. Implementing Barricor tubes improved the laboratory workflow by decreasing the aspiration error rates (2.01% to 0.77%, P < 0.001) and lowering hemolysis (P < 0.001). The laboratory TAT for potassium were also significantly lowered (P < 0.001). CONCLUSION: Use of Barricor tubes instead of serum gel tubes leads to better sample quality, shorter more reproducible laboratory TAT, and decreases costs associated with error management.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».