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Enregistrement W4389684578 · doi:10.1002/jcla.24995

Age‐specific reference intervals for liver function tests in healthy neonates, infants, and young children in Iran

2023· article· en· W4389684578 sur OpenAlexaff
Seyede Negin Badakhshan, Hamideh Ghazizadeh, Maryam Mohammadi‐Bajgiran, Habibollah Esmaily, Mahdiyeh Yaghooti‐Khorasani, Mary Kathryn Bohn, Mehran Pashirzad, Atieh Kamel Khodabandeh, Sara Ghazizadeh, Iman Alami‐Arani, Hamid Reza Rahimi, Gordon A. Ferns, Hassan Boskabadi, Reza Assaran Darban, Khosrow Adeli, Majid Ghayour‐Mobarhan

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Laboratory Analysis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Laboratory Practices and Quality Control
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesMashhad University of Medical Sciences
Mots-clésBilirubinMedicineDirect bilirubinReference valuesPediatricsReference rangeInternal medicineLiver function testsSerum bilirubinLiver functionGastroenterologyPhysiologyAlkaline phosphataseBiologyBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The reference intervals (RIs) for liver function tests (LFTs) were determined in Iranian children for the first time. METHODS: A total of 344 healthy pediatrics aged 3 days to 30 months old were recruited. Serum levels of ALT, AST, ALP, direct bilirubin, and total bilirubin were measured. RIs were determined using CLSI Ep28-A3 guidelines. RESULTS: All analytes demonstrated age-specific differences except AST. ALT and ALP demonstrated significantly elevated levels in infants 0 to <5 months relative to the remainder of the age range. Direct and total bilirubin demonstrated markedly elevated levels in early life with mean of 0.28 mg/dL and 1.64 mg/dL observed for direct and total bilirubin, respectively, decreasing by ~50% in the adjacent partition. CONCLUSION: These novel data will help improve the clinical interpretation of biochemical test results in young Iranian neonates and children and can be of value to clinical laboratories with similar populations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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