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Enregistrement W4387080148 · doi:10.1093/clinchem/hvad097.487

B-154 Characterizing Ability of the Serum Potassium (K) to Flag Hypokalemia or Hyperkalemia as Observed in Plasma: A Simulation Study

2023· article· en· W4387080148 sur OpenAlexaff
Douglas F. Stickle, K. Rebecca Koob, Christopher R. McCudden

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePotassium and Related Disorders
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperkalemiaHypokalemiaInternal medicineConfidence intervalChemistryPotassiumPopulationEconomic shortageMedicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Plasma has long been the recommended specimen type for K measurement. However, serum usage persists, including use due to recent plasma tube shortages. In comparison to plasma K, serum K is generally right-shifted (higher). This shift varies across individual samples according to a normal distribution. Consequentially, K results outside of the population reference interval (RI) for plasma (hypokalemia or hyperkalemia) are unlikely to be strictly concordant with classification in serum according to the serum RI. Serum may thus have a lower sensitivity to detect either hypokalemia or hyperkalemia relative to plasma. We examined this premise from a theoretical standpoint by simulation. Methods We used longstanding and widely implemented textbook K reference intervals (Tietz, 4th Ed.) for plasma (PRI = 3.4–4.5 mmol/L) and serum (SRI = 3.5–5.1 mmol/L). The difference between plasma K and serum K is characterized by a normally distributed function where serum = plasma + 0.35 ± 0.3 mmol/L. This transformation was applied to an at-large patient data distribution from a large academic medical center to generate a theoretical serum K distribution from real world plasma patient K results. The simulated serum K data were characterized as to whether hypokalemic and hyperkalemic plasma K specimens as defined by PRI were also classified in serum as being either below or above lower and upper limits of SRI, respectively. Results Primary data were a plasma K patient distribution for a three month interval (n = 59 570; median = 4.1 mmol/L; hypokalemia = 6.5%; hyperkalemia = 16.7%). Simulated serum K data from the plasma transformation (n = 100 000) yielded a right-shifted distribution (median = 4.4 mmol/L) with 4.1% of results below the lower limit of SRI, and 11.4% of results above the upper limit of SRI. For samples originating as hypokalemic according to the PRI, sensitivity for detection by being flagged as below the lower limit of the SRI was 44.1% (specificity = 98.7%). For samples originating as hyperkalemic according to the PRI, sensitivity for detection by being flagged as above the upper limit of the SRI was 58.7% (specificity = 97.6%). Conclusions Simulation results indicate that serum K should best be thought of as an inferior substitute marker for plasma K. Depending on reference intervals employed, sensitivity of serum RI for detection either of plasma hypokalemia or hyperkalemia may be significantly less than 100%. This can result in a significant degree of misidentification of hyperkalemia or hyperkalemia as being within SRI. In our simulation, 55.9% of plasma hypokalemia results were in serum classified as being within the SRI; 41.3% of plasma hyperkalemia results were in serum classified as being within the SRI. Additionally, note that a switch from serum to plasma will likely precipitate a significant increase in flag rates for plasma K outside of the PRI compared to flag rates observed for serum K outside of the SRI. These results follow simply from the fact that serum K includes a random component not present in plasma.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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