INTERFERÊNCIAS DOS FATORES PRÉ-ANALÍTICOS NOS EXAMES LABORATORIAIS
Bibliographic record
Abstract
RESUMO: A fase pré-analítica inicia-se quando a análise é solicitada, passando pela aquisição da amostra e finda ao se iniciar a análise propriamente dita, com taxas de reprovação nesta fase variando de 46% a 68,2% por amostra insuficiente, coleta inadequada, manuseio e envio, e identificação correta. Os exames de rotina é a mais propensa a erros, pois depende muito de processos manuais e ocorre principalmente fora do laboratório clínico. As causas mais comuns de erros pré-analíticos são hemólise, identificação incorreta do paciente, amostra insuficiente e coagulação da amostra. OBJETIVO: O objetivo desse estudo é identificar as interferências causadas na fase pré-analítica nos exames laboratoriais. METODOLOGIA: Os critérios de inclusão utilizados para a seleção dos artigos científicos foram: artigos disponíveis e completos; artigos nacionais e internacionais com publicação em idiomas português e inglês estes traduzidos para a língua vernácula; e publicados no período de 2018 a 2022. Os critérios de exclusão foram: artigos inferiores a 2017, artigos que não condiz com a temática do estudo e publicações de artigos repetidos nas bases de dados. RESULTADOS: A revisão integrativa foi realizada em abril de 2023 para identificar as interferências acometidas pelos erros pré analíticos dos exames laboratoriais. Dez estudos examinaram erros que a fase pré analítica pode acometer dentro do laboratório de análises clínicas. CONCLUSÃO: Portando a pesquisa visa apresentar soluções corretas em exames laboratoriais, com o intuito de diminuir e apresentar aos profissionais dos laboratórios, erros que possam acometer, alertando aos profissionais meios de reverter um futuro problema, no intuito de liberar exames altamente seguros e eficazes, apresentando credibilidade ao laboratório. PALAVRAS-CHAVES: Análises clínicas; Amostras; Exames laboratoriais; Fase pré-analítica.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".