Impact of lot-to-lot variation in absolute neutrophil count measured by a point-of-care device in patients receiving clozapine treatment
Notice bibliographique
Résumé
Background Clozapine is indicated for patients with schizophrenia who are refractory to standard antipsychotic treatment. Due to risk of severe neutropenia, routine monitoring of absolute neutrophil count (ANC) is required. Image-based point-of-care devices for ANC measurement in capillary blood present an opportunity to reduce treatment barriers. The objective of this study was to evaluate the impact of lot-to-lot variation on ANC results using a point-of-care device (CSAN® Pronto™). Methods Retrospective patient data were extracted over a 13-month period. Results were classified for treatment safety per vendor as green (≥2.0 × 10 9 /L), yellow (1.5–1.9 × 10 9 /L), or red (<1.5 × 10 9 /L). Distribution of ANC results, flagging rates, and rate and concordance of repeated results were determined. Patient comparisons between a laboratory analyzer (Sysmex XN-10) and Pronto were completed for ANC and WBC for each lot using linear regression and Bland-Altman statistics. Results 522 patient results across four lots were reviewed. Percentage of results classified as yellow or red varied with lot (yellow: 4.4–10.1 %, red: 2.2–7.8 %). Results for 31 patients were repeated and a reclassification rate of 65 % was observed. Patient comparisons between Pronto and laboratory analyzer for ANC and WBC demonstrated good correlation (Pearson R: ≥0.970). A negative bias was observed for ANC relative to the laboratory that varied with lot (−0.80 to −0.53 × 10 9 /L). The lot with the largest bias demonstrated the highest red alert rate and repeat rate in real-time patient data. Conclusion Our study combines patient-level data with method comparisons to highlight the impact of lot variation on results with potential consequences, including increased rates of repeated blood sampling. While point-of-care devices may facilitate lowering barriers for clozapine use, provider education and additional quality metrics are needed to inform testing.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».