Performance evaluation of all analytes on the epoc® Blood Analysis System for use in hospital surgical and intensive care units
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the performance of the epoc hand-held analyzer against the RAPIDPoint 500 blood gas analyzer and laboratory analyzers where applicable. METHODS: Venous or arterial whole blood samples collected in balanced heparinized syringes were obtained from 69 patients (35 females, 34 males) predominantly (77%) from the surgical unit and intensive care unit (ICU). Method comparison was performed for all analytes on the epoc System against the RAPIDPoint 500 Blood gas analyzer or laboratory analyzers where applicable. Results: Mean bias was <5% for blood gases, electrolytes, lactate and glucose. Hematocrit showed a bias of -6.76% (95% CI = -8.91, - 4.61) compared to the HemataSTAT-II method, whereas calculated total hemoglobin showed a bias of 1.51% (95% CI = -1.04, 4.06) against the Sysmex XN-10 hematology analyzer. Creatinine showed the largest bias relative to laboratory analyzers, Abbott Architect c8000 Jaffe method (13.54%, 95% CI = 5.43, 21.65) and Roche Cobas c702 enzymatic method (30.01%, 95% CI = 12.64, 47.38). Conclusions: The epoc system is fit for use in the surgical and ICU setting for the measurement of all analytes except for creatinine.
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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 | 0,020 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».