Comparison of 2 Serum Free Light Chain Assays with Creatinine Normal and Abnormal Populations Demonstrates the Need for Standardization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this study was to compare The Binding Site's Freelite on Optilite and Diazyme's Kappa/Lambda free light chains (K/L FLC) on Abbott Architect c8000 with healthy and renal insufficient populations and to evaluate their respective reference intervals for serum free light chains (sFLCs). METHODS: Two hundred sixty serum samples were measured for creatinine and sFLCs by both assays and a subset by immunofixation electrophoresis. Verification of manufacturer-defined reference intervals was assessed. RESULTS: Kappa free light chains (KFLC) showed excellent correlation of 0.998 R2 with a slope of 0.73. For Lambda free light chains (LFLC), an acceptable correlation of 0.953 R2 was found with a slope of 1.50 as well as a skewness-based difference with a -12.70 intercept. Healthy estimated glomerular filtration rate (eGFR) ≥60 reference interval verification of central 95% could not be confirmed for either Freelite or Diazyme although LFLC was much closer than KFLC for both assays with Freelite KFLC recovering only 37% of values within reference interval claims. The K/L FLC ratio did not meet 100% claim for both Freelite (91%) and Diazyme (95%) among those with eGFR ≥60. Samples with eGFR ≤59 had increasingly higher levels of KFLC and LFLC for both assays. When comparing worsening eGFR status, Freelite recovered increasingly higher ratios while Diazyme recovered increasingly lower ratios. CONCLUSIONS: Healthy reference intervals could not be verified for either Freelite or Diazyme. Renal reference intervals for Freelite are currently warranted while they are not recommended for Diazyme. The differences between these 2 assays can be minimized by standardization efforts such as recalibration.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».