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Proposta de fluxo de processamento para transferência e verificação de intervalos de referência: estimativa do viés analítico por regressão linear ou pelo cálculo do viés médio, com verificação baseada em intervalo de equivalência

2025· article· W7125834587 on OpenAlexaboutno aff
Janaina Martins de Oliveira, Alan Carvalho Dias, Bruno Oliveira Barreto, Cyra Mesquita de Araújo, Lídia Freire Abdalla Nery, Isabela de Oliveira Moura, Isabella Cristina Araújo, Anna Carolina Boaventura

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Language
FieldMedicine
TopicClinical Laboratory Practices and Quality Control
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCalipersReference valuesBase (topology)Matrix (chemical analysis)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introdução: A adoção de intervalos de referência (IR) representativos da população atendida é essencial para a interpretação clínica dos resultados laboratoriais. Objetivo: Este estudo teve como objetivo implementar um fluxo de processamento analítico para a transferência e verificação de IR, com base no desempenho dos procedimentos de medição. Método: Desenvolveu-se uma ferramenta em Excel® baseada nas diretrizes do CLSI (Clinical and Laboratory Standards Institute) EP28-A3 e do projeto CALIPER (Canadian Laboratory Initiative on Pediatric Reference Intervals), utilizando equação de regressão linear ou viés médio para a transferência de IR. Foram analisadas 40 amostras de ambos os sexos, com resultados distribuídos ao longo do IR do método doador (ACL TOP 1 – matriz), comparados ao método receptor (ACL Elite PRO – unidade regional de Anápolis, no estado de Goiás). Quando o coeficiente de determinação (R²) era ≥95%, aplicava-se o viés da equação de regressão; caso contrário, utilizava-se o viés médio. Calculou-se o intervalo de equivalência dos limites do método doador. Se os limites do método receptor estivessem contidos nesse intervalo, os IR eram considerados transferidos e verificados; caso contrário, aplicava-se ajuste estatístico com base na regressão ou no viés médio. Foram utilizados testes do perfil de hemostasia, conforme demanda interna de adequação dos IR — atividade de protrombina (PT%), tempo de protrombina (PT), razão normalizada internacional (INR) e tempo de tromboplastina parcial ativada (TTPa). Resultados: Os IR do método doador foram: PT% 81 a 131%; PT 0,85 a 1,20; INR 0,85 a 1,20; e TTPa 0,82 a 1,18. Os R² dos respectivos estudos de comparação foram: PT% 82,1%; PT 72,9%; INR 71,1%; e TTPa 87,6%. Os IR transferidos para o método receptor foram: PT% 81 a 131%; PT 0,85 a 1,20; INR 0,83 a 1,17; e TTPa 0,75 a 1,10. Conclusão: Os IR de PT% e PT estavam harmonizados entre os métodos. Os IR de INR e TTPa apresentaram viés médio relevante no limite superior e foram ajustados estatisticamente com base no viés médio. Após os ajustes, as interpretações clínicas dos resultados foram mantidas e os IR considerados verificados.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.013
metaresearch head score (Gemma)0.018
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.577
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0130.018
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0040.002
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0030.001
Research integrity0.0020.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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.

Opus teacher head0.066
GPT teacher head0.416
Teacher spread0.351 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

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