The 10+1 Santorini Conference
Notice bibliographique
Résumé
Several national surveys have reported wide variation in reference intervals across healthcare centers in certain regions, even those using the same analytical platform and reagents for the same assay. There is a high risk of inappropriate test result interpretation when reference intervals are not appropriately harmonized. The Canadian Society for Clinical Chemistry (CSCC) Working Group on Reference Interval Harmonization was established in 2015 to develop evidence-based harmonized/common reference intervals and support their implementation in laboratories across Canada. Harnessing the power of big data, laboratory results were collected across populations and testing platforms to derive common adult RIs for 16 biochemical markers. A novel comprehensive approach was established, including: (1) analysis of big data from community laboratories across Canada; (2) statistical evaluation of age, sex, and analytical differences; (3) derivation of hRIs using the refineR method; and (4) verification of proposed harmonized reference intervals across nine laboratories with different instrumentation using serum and plasma samples collected from healthy Canadian adults. Harmonized RIs were calculated for all assays using the refineR method, except free thyroxine. Derived harmonized reference intervals met proposed verification criterion across nine laboratories and five manufacturers for alkaline phosphatase, albumin (BCG), chloride, LDH, magnesium, phosphate, potassium (serum), total protein (serum). Further investigation is needed for select analytes due to lower verification in one or more laboratory (albumin (BCP), calcium, total CO2, total bilirubin, sodium) or concern regarding harmonized reference intervals that were considered too wide (alanine aminotransferase, creatinine, TSH). In this presentation, we will discuss the work completed by the Working Group on Reference Interval Harmonization in Canada, challenges encountered, and future plans to support implementation.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| 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) | 0,002 | 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 ».