The impact of pathological fluctuations versus biological variation on the interpretation of laboratory values
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The current criterion used to determine whether the reference interval (RI) can be used for interpretation is based on the index of individuality (II), estimated using biological variation (BV). We hypothesized that pathological variation (PV), the shift between healthy and unhealthy states, varies across biomarkers and may be considered for interpretation with BV. We explored how jointly considering PV and BV impacts the clinical interpretation (diagnostic sensitivity and specificity) of RIs. We propose the index of pathology (IP), a ratio of within- to between-subject coefficients of variation that jointly considers PV and BV. Using a large EHR database from a tertiary care center, we obtained IP estimates for 19 laboratory tests. As a means of comparison, the II was obtained from the European Federation of Clinical Chemistry and Laboratory Medicine (EFLM) BV database. PV impact was analyzed using the absolute difference between IP and II (Δ IP-II ). 798,800 observations from 17,082 adult patients were analyzed. For most biomarkers, the IP (mean=1.99, range=0.55-8.03) differed from the II (mean=0.54, range=0.27-0.86). Lowest IPs were for creatinine (IP=0.55, Δ IP-II =0.28) and bilirubin (IP=1.05, Δ IP-II =0.24). Highest IPs were for aspartate transaminase (IP=4.56, Δ IP-II =4.13) and creatine kinase (IP=8.03, Δ IP-II =7.60). Hormones and proteins exhibited high PV impact (Δ IP-II >1.0). Differences between variational estimates that only account for healthy states (II-BV) and those that consider healthy and unhealthy states (IP-BV+PV) vary widely among biomarkers, highlighting the differential impact of PV on their interpretation. For biomarkers where IP is high, the RI may be useful to identify unhealthy individuals. • Variation beyond the healthy state is different across biomarkers. • Considering the variation beyond the healthy state alters clinical interpretation. • Hormones, proteins exhibit highest impact from variation in the unhealthy state.
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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 | 0,005 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle