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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».