Pediatric Reference Intervals for Point-of-Care Random Glucose in Healthy Children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Glucose testing at the point-of-care (POC) is routinely used in the diagnosis, prognosis, and monitoring of diabetic states and other clinical conditions. Accurate reference intervals (RIs) are essential in appropriate clinical decision-making. In this study, RIs were established for random glucose (whole blood) in the Canadian Laboratory Initiative on Pediatric Reference (CALIPER) cohort using 2 POC instruments: the Nova Biomedical StatStrip (handheld glucometer) and Radiometer ABL90 FLEX Plus (benchtop instrument). An analytical comparison was also completed between the 2 POC systems and a laboratory-based analyzer (Ortho Vitros 5600). METHODS: Approximately 400 healthy children and adolescents (birth to 18 years) were recruited with informed consent from community schools or clinics providing care to metabolically stable/healthy children. Random venous samples were collected and run sequentially on the Nova Biomedical StatStrip (whole blood), Radiometer ABL90 FLEX Plus (whole blood), and Ortho Vitros 5600 (serum). RIs and method comparisons between analytical platforms were completed according to CLSI guidelines. RESULTS: Significantly different glucose concentrations were observed in infancy, requiring age-specific partitioning (0-<1 month, 1-<6 months, 6 months-<19 years) on all platforms. Excellent concordance was observed between POC platforms (Pearson r > 0.90), with a small negative bias. Good comparability was observed between POC and laboratory-based platforms (Pearson r > 0.80). CONCLUSION: This study established comprehensive pediatric RIs for random glucose (whole blood) on modern POC systems in the CALIPER cohort for the first time. Results demonstrate excellent concordance in glucose values between POC systems and good comparability with a laboratory-based analyzer. These data will assist in more accurate clinical decision-making in pediatric healthcare institutions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».