Performance of StatSensor Point-of-Care Device for Measuring Creatinine in Patients With Chronic Kidney Disease and Postkidney Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The StatSensor is a point-of-care device which measures creatinine in capillary whole blood. Previous studies reported an underestimation of the creatinine measurements at high creatinine concentrations and were performed in the prestandardization era for creatinine. OBJECTIVE: This accuracy-based study evaluates the use of this device in kidney-transplanted patients and those with chronic kidney disease (CKD). DESIGN: Cross-sectional diagnostic accuracy study. SETTING: Nephrology outpatient clinic in an urban tertiary center. PARTICIPANTS: Adults with CKD or a functioning kidney transplant. MEASUREMENTS: Duplicate StatSensor creatinine measurements were performed on capillary whole blood samples collected by direct fingerstick and SAFE-T-FILL collection device. Results were compared with simultaneous venous blood sampling for serum and plasma creatinine measured by an enzymatic method on the Roche Integra 400 mainframe analyzer with traceability to the ID-GC-MS (isotope dilution gas chromatography mass spectrometry) reference method. METHODS: Deming regression, Pearson correlation coefficient, and Bland-Altman analysis were used to assess accuracy and comparability between capillary whole blood measured by StatSensor and plasma creatinine measured by routine analyzer with traceability to the reference method. Estimated glomerular filtration (eGFR) rates were calculated using the Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration (CKD-EPI) equation and concordance with Kidney Disease Improving Global Outcomes (KDIGO) CKD stage classification was evaluated. RESULTS: There were 60 participants (mean age = 61.9 ± 15.0 years, 55% men, 33% transplant, mean plasma creatinine = 137 ± 59 µmol/L). Bland-Altman analysis indicated a positive mean bias of 12.7 µmol/L between StatSensor fingerstick creatinine measurement and plasma creatinine. Comparison of eGFR (CKD-EPI) calculated from the StatSensor fingerstick creatinine versus plasma creatinine showed misclassification across all KDIGO CKD stages. Postanalytical correction of the bias did not improve misclassifications. The use of mean of duplicate StatSensor creatinine results did not improve performance compared with the use of singlet results. LIMITATIONS: Single center, limited participant numbers. CONCLUSIONS: The results of our study suggest that the limiting characteristics of the StatSensor device are not only bias, but also imprecision. The level of imprecision observed may influence clinical decision-making and limit the usefulness of StatSensor as a CKD screening tool. If choosing to utilize it for either screening for or monitoring CKD, it is essential that clinicians understand the limitations of point-of-care devices and apply this knowledge to test interpretation.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».