Variability in haemoglobin concentration by measurement tool and blood source: an analysis from seven countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We explore factors such as the blood sampling site (capillary vs venous), the equipment (HemoCue vs automated haematology analyser) and the model of the HemoCue device (201+ vs 301) that may impact haemoglobin measurements in capillary and venous blood. METHODS: Eleven studies were identified, and bias, concordance and measures of diagnostic performance were assessed within each study. FINDINGS: Our analysis included 11 studies from seven countries (Cambodia, India, The Gambia, Ghana, Laos, Rwanda and USA). Samples came from children, men, non-pregnant women and pregnant women. Mean bias ranged from -8.7 to 2.5 g/L in Cambodian women, 6.2 g/L in Laotian children, 2.4 g/L in Ghanaian women, 0.8 g/L in Gambian children 6-23 months and 1.4 g/L in Rwandan children 6-59 months when comparing capillary blood on a HemoCue to venous blood on a haematology analyser. Bias was 8.3 g/L in Indian non-pregnant women and 2.6 g/L in Laotian children and women and 1.5 g/L in the US population when comparing capillary to venous blood using a HemoCue. For venous blood measured on the HemoCue compared with the automated haematology analyser, bias was 5.3 g/L in Gambian pregnant women 18-45 years and 11.3 g/L in Laotian children 6-59 months. CONCLUSION: Our analysis found large variability in haemoglobin concentration measured on capillary or venous blood and using HemoCue Hb 201+ or Hb 301 or automated haematology analyser. We cannot ascertain whether the variation is due to differences in the equipment, differences in capillary and venous blood, or factors affecting blood collection techniques.
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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 | 0,023 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».