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Enregistrement W3159790381 · doi:10.1016/j.plabm.2021.e00229

Survey of renin and aldosterone testing practices by Ontario laboratories – Providing insight into best practices

2021· article· en· W3159790381 sur OpenAlexaffabout
Angela C. Rutledge, Anna Johnston, Dana Bailey, Ronald A. Booth, Pamela Edmond, Victor Leung, Kika Veljkovic

Notice bibliographique

RevuePractical Laboratory Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal Regulation and Hypertension
Établissements canadiensJoseph Brant HospitalOttawa HospitalCanadian Electricity AssociationUniversity of OttawaLondon Health Sciences CentreBrampton Civic HospitalSt Joseph's Health Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAldosteronePrimary aldosteronismMedicinePlasma renin activityRenin–angiotensin systemData collectionInternal medicineBlood pressureStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Testing for renin and aldosterone in clinical laboratories is complicated by pre-analytical considerations such as the posture for blood collection and susceptibility to cryoactivation of renin. From an analytical perspective, there are both renin activity and renin mass or concentration assays available. There can also be variability in result reporting practices and the aldosterone-renin ratio (ARR) cut-off applied to screen for primary aldosteronism (PA). The Institute for Quality Management in Healthcare (IQMH) Centre for Proficiency Testing surveyed laboratories on their handling of renin and aldosterone testing to better understand current practices. DESIGN AND METHODS: An online survey was prepared and sent to 134 Canadian laboratories enrolled in endocrinology proficiency testing with IQMH. RESULTS: One hundred twenty Ontario laboratories submitted responses. While only six (5%) laboratories perform testing for both renin and aldosterone, 108 (90%) collect and process specimens to be tested by reference laboratories. The survey revealed considerable variation in practices including the recommended state of patients prior to sample collection (for example, regarding medications or salt intake), the patient posture specifications for sample collection, the precautions taken against cryoactivation of renin, the choice of renin activity or mass assay, and the ARR cut-off used. The available literature on these factors was then reviewed. CONCLUSIONS: Although there is no standardized procedure for specimen collection, analysis, or result reporting for renin or aldosterone testing, we have attempted to summarize the available literature to develop evidence-based recommendations. Where laboratory practice differs from peers and/or recommended protocols, laboratories should review their practices.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,160
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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