A zlog-based algorithm and tool for plausibility checks of reference intervals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Laboratory information systems typically contain hundreds or even thousands of reference limits stratified by sex and age. Since under these conditions a manual plausibility check is hardly feasible, we have developed a simple algorithm that facilitates this check. An open-source R tool is available as a Shiny application at github.com/SandraKla/Zlog_AdRI. METHODS: Based on the zlog standardization, we can possibly detect critical jumps at the transitions between age groups, regardless of the analytical method or the measuring unit. Its advantage compared to the standard z-value is that means and standard deviations are calculated from the reference limits rather than from the underlying data itself. The purpose of the tool is illustrated by the example of reference intervals of children and adolescents from the Canadian Laboratory Initiative on Pediatric Reference Intervals (CALIPER). RESULTS: The Shiny application identifies the zlog values, lists them in a colored table format and plots them additionally with the specified reference intervals. The algorithm detected several strong and rapid changes in reference intervals from the neonatal period to puberty. Remarkable jumps with absolute zlog values of more than five were seen for 29 out of 192 reference limits (15.1%). This might be attenuated by introducing shorter time periods or mathematical functions of reference limits over age. CONCLUSIONS: Age-partitioned reference intervals will remain the standard in laboratory routine for the foreseeable future, and as such, algorithmic approaches like our zlog approach in the presented Shiny application will remain valuable tools for testing their plausibility on a wide scale.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».