Standardization of reticulocyte counts in the athlete biological passport: A practical update
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The athlete biological passport monitors blood variables over time to uncover blood doping. With the phasing in of a new series of blood analyzers, the Sysmex XN series, it was necessary to examine the comparability of results with the previously employed XT/XE series. A previous comparison between XN and XT/XE series suggested a small but significant bias between the two instruments in the measurements of RET%. Here, we examined the comparability of RET% on the XN and XT/XE platform using data collected over the first year since the transition. METHODS: The comparability of results obtained from XN and XT/XE instruments was assessed using three datasets: (i) 767 blood samples measured on both instrument series in 22 WADA-accredited laboratories, (ii) 27 323 samples measured on either instrument across 31 laboratories, and (iii) 119 clinical samples and 110 anti-doping samples measured on both instruments in a single laboratory. RESULTS: Analysis of the three datasets confirms the previous observation of a bias toward higher RET% values for samples measured on Sysmex XN instruments compared with the XT/XE series. Using data across a larger number of XN instruments and a larger athlete population, the current work suggests that the bias is proportional and slightly higher than previously observed across most of the range RET% values. CONCLUSION: A model is proposed for the comparison of data across XN and XT/XE technologies whereby the instrument bias increases proportionally with RET% measured on Sysmex XN Series, but where the rate of increase is negatively related to IRF%.
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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 | 0,121 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».