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Enregistrement W4387572130 · doi:10.1111/trf.280_17554

P‐IS‐3 | Establishing Reference Intervals for Clinical Laboratory Tests: The Role of Blood Centers

2023· article· en· W4387572130 sur OpenAlexaff
M. Anderson, P. Latschar, Daniel F. Heitjan, M. Patterson, Wolfgang Linz, Laurence S. Baskin, Mark Stevenson, J. D. Armitage, Tina S. Ipe

Notice bibliographique

RevueTransfusion · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood groups and transfusion
Établissements canadiensOntario Brain Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary scienceMedicineHumanitiesPhilosophyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical laboratory tests require appropriate reference intervals (RI) for accurate interpretation. The importance of RI cannot be understated as many diagnostic and medical treatment decisions are based on laboratory results. Blood centers are ideal locations for reference subject recruitment since blood donors are diverse and vary in age, race, ethnicity, reasonable health status, etc. Interleukin-6 (IL-6) is a pro-inflammatory cytokine that is elevated in various diseases including rheumatoid arthritis, juvenile idiopathic arthritis, and COVID-19. In severe COVID-19 infections, IL-6 levels are 2.9 times higher compared to mild cases, making it a potential therapeutic target and prognostic indicator for moderate-to-severe COVID-19. An independent blood center leveraged access to a large and diverse donor population to evaluate the RI of IL-6 in the community using a new point-of-care (POC) testing device. Whole blood (WB) and serum samples were taken from healthy adults aged >22 years who donated blood at a regional blood center from September to December 2022. IL-6 testing was run on samples using a POC microfluidic immunoanalyzer. Participants were enrolled based on IRB-approved, study-specific inclusion/exclusion criteria. The POC device RI was compared to a peer-reviewed publication on normal values for IL-6 in healthy individuals (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33155686/). A total of 185 donors were screened, of whom 134 were eligible for the study. Most participants were male (58.2%) and Caucasian (76.1%). IL-6 ranges in WB were significantly higher than serum levels, 1–285 pg/mL versus 0–185 pg/mL, (Wilcoxon p < .001, Table 1). The difference between males and females was significant for WB IL-6 (Mann–Whitney p = .001), but not for serum IL-6 (p = .123). The measured IL-6 values positively correlated with age (correlation coefficient WB 0.227 [p = .008]; serum 0.197 [p = .022]). The POC immunoanalyzer has a specificity of 93% (WB) and 94% (serum) when testing for any evidence of disease or inflammation, using a cutoff value based on the first standard deviation.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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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