Comparison of four different hematocrit assays and the effect of albumin on their measurements
Notice bibliographique
Résumé
Clinical decisions are influenced by hematocrit values. Centrifugation (reference standard), conductivity, optical and impedance methods are often used interchangeably to measure hematocrit. The effects of albumin, which are known to affect conductivity methods, have not been evaluated for limits of agreement (LOA) between hematocrit assays in small animals. Canine venous blood was collected from 74 clinical cases and measured by centrifugation ( n = 72), conductivity ( n = 73), impedance ( n = 24) and optical ( n = 50) methods. Bland-Altman analysis determined bias (± SD) and 95% LOA between methods. There was a statistically significant difference between centrifugation hematocrit values and values obtained via conductivity ( p < 0.0001), optical ( p < 0.0001), and impedance ( p = 0.0082) methods. The conductivity method underestimated hematocrit by 2.1 ± 2.9% (95% LOA −3.54 to 7.88), the optical method by 3.1 ± 3.6% (95% LOA −4.0 to 10.2), and the impedance method by 2.3 ± 3.7% (95% LOA −5 to 9.6) when compared to centrifuged hematocrit values. The hematocrit difference between conductivity and centrifugation methods was statistically different for low (4%, 0–5%), within reference limits (3%, −5 to 8%), and high (2%, −2 to 5%) albumin values, respectively ( p = 0.02), with post-hoc analysis demonstrating that the difference occurred between the low and high albumin groups. This study confirms that albumin values outside reference limits can affect the conductivity method and that hematocrit values obtained via conductivity, optical and impedance methods underestimate values obtained via centrifugation. Therefore, the hematocrit methods cannot be used interchangeably. The wide limits of agreement also demonstrates that care must be taken when making clinical decisions with different hematocrit methodologies.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».