Mining the Gap: Deriving Pregnancy Reference Intervals for Hematology Parameters Using Clinical Datasets
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physiological changes during pregnancy invalidate use of general population reference intervals (RIs) for pregnant people. The complete blood count (CBC) is commonly ordered during pregnancy, but few studies have established pregnancy RIs suitable for contemporary Canadian mothers. Prospective RI studies are challenging to perform during pregnancy while retrospective techniques fall short as pregnancy and health status are not readily available in the laboratory information system (LIS). This study derived pregnancy RIs retrospectively using LIS data linked to provincial perinatal registry data. METHODS: A 5-year healthy pregnancy cohort was defined from the British Columbia Perinatal Data Registry and linked to laboratory data from two laboratories. CBC and differential RIs were calculated using direct and indirect approaches. Impacts of maternal and pregnancy characteristics, such as age, body mass index, and ethnicity, on laboratory values were also assessed. RESULTS: The cohort contained 143 106 unique term singleton pregnancies, linked to >972 000 CBC results. RIs were calculated by trimester and gestational week. Result trends throughout gestation aligned with previous reports in the literature, although differences in exact RI limits were seen for many tests. Trimester-specific bins may not be appropriate for several CBC parameters that change rapidly within trimesters, including red blood cells (RBCs), some leukocyte parameters, and platelet counts. CONCLUSIONS: Combining information from comprehensive clinical databases with LIS data provides a robust and reliable means for deriving pregnancy RIs. The present analysis also illustrates limitations of using conventional trimester bins during pregnancy, supporting use of gestational age or empirically derived bins for defining CBC normal values during pregnancy.
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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 | 0,005 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».