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Enregistrement W4414741036 · doi:10.1093/clinchem/hvaf086.117

A-121 Analytical performance evaluation of the next generation Abbott enzyme assays on the Alinity c system

2025· article· en· W4414741036 sur OpenAlexaffabout
Meshach Asare-Werehene, Pow Lee Cheng, Xiaoyan Wang, Marvin Berman, Vathany Kulasingam

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFungal Plant Pathogen Control
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlanine aminotransferaseAlkaline phosphataseAspartate AminotransferasesLinearityEnzymeExternal quality assessmentMeasurement uncertaintyAccreditation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Liver enzyme assays, including alanine aminotransferase (ALT), aspartate aminotransferase (AST), gamma-glutamyltransferase (GGT), and alkaline phosphatase (ALP), are essential in clinical laboratories for assessing liver function, diagnosing liver diseases, and monitoring treatment efficacy. Thus, accurate measurement of these enzyme activities is crucial for clinical diagnostics. Recently, Abbott introduced a next generation of Alinity and Architect enzyme assays, incorporating a multianalyte calibrator (Consolidated Chemistry Calibrator, ConCC) with extended stability. For these new formulation assays, both ConCC and calibration factors are offered for all the assays except GGT, which had better performance with the ConCC calibrator. These assays achieve high Sigma metrics on the Alinity c system, minimizing variability and errors. This study evaluated the analytical performance of these newly developed next generation assays on the Abbott Alinity c platform. Methods Using 2 levels of quality control (QC) material (Bio-Rad Chemistry UA) and 3 pooled patient samples, we assessed imprecision by measuring these 5 samples twice per day (morning and afternoon), for five days. Acceptable imprecision and bias were determined based on the Accreditation Canada Diagnostics (ACDx) recommendations. Linearity testing consisted of 6 levels of commercially available linearity materials, with 3 replicates per level. Method comparison between the next generation assays and on-market conventional assays were evaluated in duplicates using patient specimens (n= 145 – 155) on the Abbott Alinity c platform. Passing-Bablok and Bland-Altman plots were used for the method comparison analyses. The precision and bias (external standard) studies were used to calculate the Sigma-metric using the formula, Sigma-metric=(%TEa-|%bias|)/%CV. TEa was defined based on ACDx and Clinical Laboratory Improvement Amendments (CLIA) recommendations. Results The Alinity next generation assays demonstrated acceptable imprecision, meeting the ACDx goals of ±2 U/L for concentrations =40 U/L and ±4% for concentrations >40 U/L for AST, ALT and GGT, and for ALP at ±4 U/L for concentrations =100 U/L and ±4% for concentrations >100 U/L. Furthermore, these assays exhibited linearity across the six concentration levels tested. All next generation Alinity clinical chemistry enzyme assays showed a Pearson*s R value of 1.0, indicating a strong linear correlation. The linearity slope ranged from 0.76 (ALP2) to 1.04 (AST2) whereas the y-intercept ranged from –59.40 (GGT2) to 8.78 (AST2). The majority of next generation assays performed at or above 6 Sigma. Good agreements were observed between the on-market assay and the next generation (ConCC and factor calibrated) assays. Conclusion The Alinity next generation assays (ALT2, AST2, GGT2 and ALP2) demonstrated acceptable performance for precision and linearity, with good agreement with the conventional factor-based assays on the Alinity c system. These next generation assays had a high sigma value; hence laboratories can expect excellent performance. The precision and method comparison agreement with the conventional assays were satisfactory.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,145 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
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