Evaluation of a newly developed LC-MS/MS vitamin D assay
Notice bibliographique
Résumé
Background/Aim: Globally, deficiency of vitamin D is highly prevalent. Besides the known consequences of vitamin D deficiency to bone health, there is now strong evidence that links low vitamin D status to an increase in the risk for diabetes, cancer, cardiovascular disease and autoimmune diseases. It is therefore important to have a highly accurate, reproducible and cost-effective test that is highly predictive of vitamin D status and of diagnostic value. This study was undertaken to validate a newly developed high throughput liquid chromatography with tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) 25-hydroxy vitamin D (25(OH)D) assay against current gold standard assays measured at two independent reference laboratories. Methods: The initial study (n = 40) and follow up study (n = 40) recruited healthy adult men and women volunteers (18 to 55 years old). Vitamin D (25(OH)D) was measured using a targeted LC-MS/MS method. Results: Unexpectedly, data were not consistent with the values for 25(OH)D obtained from the two independent reference laboratories (as evidenced by correlation coefficients and Bland Altman analyses), although the results between the two reference laboratories were in agreement and highly correlated. Conclusion: These findings highlight the continued efforts and needs for harmonisation of results and standardisation of analytical methods for 25(OH)D for diagnostic accuracy.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».