Advances in pediatric reference intervals for biochemical markers: Establishment of the caliper database in healthy children and adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Clinical laboratory reference intervals provide valuable information to medical practitioners in their interpretation of quantitative laboratory test results, and therefore are critical in the assessment of patient health and in clinical decisionmaking. The reference interval serves as a health-associated benchmark with which to compare an individual test result. Unfortunately, critical gaps currently exist in accurate and upto-date pediatric reference intervals for accurate interpretation of laboratory tests performed in children and adolescents. These critical gaps in the available laboratory reference intervals have the clear potential of contributing to erroneous diagnosis or misdiagnosis of many diseases. To address these important gaps, several initiatives have begun internationally by a number of bodies including the KiGGS initiative in Germany, the Aussie Normals in Australia, the AACC-National Children Study in USA, the NORIc HiLD Initiative in Scandinavia, and the CALIPER study in Canada. In the present article, we will review the gaps in pediatric reference intervals, challenges in establishing pediatric norms in healthy children and adolescents, and the major contributions of the CALIPER program to closing the gaps in this crucial area of pediatric laboratory medicine. We will also discuss the recently published CALIPER reference interval database (www.caliperdatabase.com) developed to provide comprehensive age and gender specific pediatric reference intervals for a larger number of biochemical markers, based on a large and diverse healthy children cohort. The CALIPER database is based on a multiethnic population examining the influence of ethnicity on laboratory reference intervals. Thus the database has proved to be of global benefit and is being adopted by hospital laboratories worldwide.
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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 | 0,041 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».