Continuous reference curves for common hematology markers in the CALIPER cohort of healthy children and adolescents on the Sysmex XN‐3000 system
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Clinicians and healthcare professionals rely heavily on health-associated standards, such as reference intervals (RIs), for appropriate laboratory test result interpretation. RIs are commonly partitioned into discrete age/sex bins based on statistical and/or clinical significance. In pediatric hematology, such partitioning does not adequately represent complex variation in analyte concentrations throughout maturation. The objective of this study was to establish continuous RIs for common hematological parameters in the healthy pediatric Canadian Laboratory Initiative on Pediatric Reference Intervals (CALIPER) cohort. METHODS: Data from healthy CALIPER children and adolescents (6 months-<19 years) were used to generate continuous RIs (ie, 2.5th and 97.5th quantiles) for 19 hematological parameters. Continuous curves were statistically established with nonparametric quantile regressions. Flagging rate analysis was completed for the established continuous upper and lower reference limits and subsequently compared to previously published discrete CALIPER reference intervals for all parameters. RESULTS: Continuous RIs were established for 19 hematology parameters, where seven required sex-specific reference curves. Based on flagging rate assessment, continuous RIs appear to more accurately estimate hematological reference limits over the pediatric age range, especially for analytes with complex age- and sex-specific reference value patterns. CONCLUSIONS: This is the first study to generate continuous RIs for a breadth of hematological markers in a healthy pediatric Canadian population. The increased power of continuous reference intervals to accurately estimate the complex relationship between hematological analyte concentration and age during a time of extensive growth and development is expected to improve laboratory test result interpretation and, subsequently, pediatric clinical decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».