Determination of optimal replicate number for validation of imprecision using fluorescence cell based assays: Proposed practical method
Notice bibliographique
Résumé
Background: Assay validation includes determination of inherent imprecision across the reportable range. However specific practical guidelines for determinations of precision for cell based fluorescence assays performed on flow cytometers are currently lacking. Methods: Replicates of 10 or 20 measurements were obtained for flow cytometric assays developed for clinical IVD use, including neutrophil CD64 expression for infection/sepsis detection, fetal red cell enumeration for fetomaternal hemorrhage detection, human equilibrative nucleoside transporter 1 (hENT1) quantitation in leukocytes for possible correlation with drug responsiveness, and CD34+ hematopoietic stem cell (HSC) enumeration of apheresis products, using up to three different instrument platforms for each assay. For each assay, the mean, 95% confidence intervals of the mean (95%CI), standard deviation and coefficient of variation (CV) of sequential replicates were determined. Results: For all assays and most instrument platforms <5 replicates were found adequate to validate assay imprecision levels below the 5-10% CV for repeatability claimed by the manufacturers of these assays. Results plotted as a novel parameter derived from the 95%CI and the cumulative mean for replicates, termed variance factor (VF), provide a data driven means for determining optimal replicate numbers. Conclusions: The novel VF can provide information to guide the practical selection of optimal replicate numbers for validation of imprecision in flow cytometric assays. The optimal number of replicates was assay and instrument platform dependent. Our findings indicate 3-4 replicates are sufficient for most flow cytometric assays and instrument combinations, rather than the higher numbers suggested by CLSI guidelines for soluble analytes. © 2013 Clinical Cytometry Society.
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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 | 0,037 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».