SAT-150 Usefulness of Point-of-Care Testing as a Tool in the Management of Patients with Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract D.M. Nascimento: None. G.M. Chichelero: None. L.R. Bahia: None. F. Malerbi: None. B.D. Schaan: None. Background: The use of technologies that allow the identification of chronic complications of diabetes mellitus and glycemic control, especially in areas with limited access to healthcare services is crucial for an early intervention and, consequently, for improving the quality of life. The application of point-of-care testing (POCT) for this purpose enables analyses outside the laboratory setting, ensuring real-time availability of results, thus assisting in decision-making. For this, it is necessary to assess its accuracy to avoid erroneous clinical decisions. Objective: To identify potential differences between POCT and laboratory hemoglobin A1c (HbA1c), creatinine (CREA), and albumin to creatinine ratio (ACR) in outpatients with diabetes. Methods: This is a cross sectional study, in which HbA1c and CREA were evaluated simultaneously in capillary and venous blood samples from patients with diabetes mellitus randomly selected from tertiary and primary care healthy units, by POCT (AfinionTM 2 Analyzer, Abbott Diagnostics Technologies AS, Oslo/Norway and i-STAT 1 Analyzer, Abbott Point of Care Inc., Ontario/Canada) and laboratory method (VariantTM II Turbo HbA1c Kit - 2.0, Bio-Rad Laboratories, Inc. California/USA and Alinity c System, Abbott Ireland Diagnostics Division, Longford/Ireland). Urine samples were also obtained and evaluated by POCT (AfinionTM 2 Analyzer, Abbott Diagnostics Technologies AS, Oslo/Norway) and laboratory method (Alinity c System, Abbott Ireland Diagnostics Division, Longford/Ireland). The intraclass correlation coefficient (ICC) was performed to calculate the inter-rater reliability for continuous variables and the Fleiss' Kappa coefficient (k) was used for categorical variables. Results: A total of 261 patients were included. Overall, participants were aged 65 ± 12.3 years, mainly women (53,6%), white (n = 205, 78.5%), with type 2 diabetes (n = 236, 90.4%), laboratory HbA1c > 7% (63,7%), and ACR < 30 mg/g (66.4%). The mean POCT and laboratory HbA1c was 7.9 ± 1.8 % and 7.8 ± 1.8%, respectively. The mean POCT and laboratory CREA was 1.0 ± 0.8 mg/dL and 1.1 ± 0.7 mg/dL, respectively. ACR was categorized in normal (< 30 mg/g) or increased (≥ 30mg/g). Agreement was high for HbA1c (ICC = 0.98), CREA (ICC = 0.99), and ACR (k = 0.96). Conclusion: Point-of-care testing demonstrated almost perfect agreement in assessment of glycemic control and renal impairment in patients with diabetes mellitus as compared to the gold standard laboratory method. Support: FAPERGS, FIPE, Brazilian Society of Diabetes Saturday, June 1, 2024
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».