Validation of vitamin D status point-of-care assessment in healthy and critically ill young children
Notice bibliographique
Résumé
Vitamin D is known to have an important role in multiple organ systems.A growing body of evidence suggests there may be clinical benefits to the rapid identification and correction of vitamin D deficiency in hospitalized populations.With current standard of care practices, patient 25-hydroxyvitamin D (25-OHD) levels are generally unavailable immediately following blood collection, thereby creating a window of time during which vitamin D deficient patients remain untreated.As such, it is important to develop and validate point-of-care tests for vitamin D status assessment.The aim of this study was to determine whether point-of-care testing for 25-OHD could accurately and precisely determine vitamin D status, based on concentration and status categories.This study was conducted using stored research serum samples from recently completed projects on healthy and ill children, as well as available DEQAS samples.Qualigen® results were compared to reference methods (LC-MS/MS, NIST, etc.).With the precision verification test, samples 1 (mean 48.8 nmol/L) and 2 (mean 66.5 nmol/L) largely passed (sample 2 failed for within-laboratory for option B), whereas sample 3 (177.7 nmol/L) failed for both repeatability and within-laboratory imprecision.To improve test accuracy, sample results were averaged per run to decrease variation.Further, the Qualigen® method is suspected of having bias for higher values which, if used in clinical or research settings, may result in missed detection of deficient patients.This would need to be confirmed prior to use in clinical practice.In conclusion, these results indicate that there may be possible benefit for the use of the Qualigen® method in assessing patient vitamin D status.Although this method failed on some aspects of the precision verification test, averaging the data may be a simple practical solution to increase the accuracy in results.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».