Biochemia Medica：优化实验室大泌乳素算法
2019-08-03 不详 MedSci原创
大泌乳素血症是诊断高泌乳素血症的一个常见分析问题，一般来说，通常采用聚乙二醇<span lang="EN-US" style="font-size:12.0pt;mso-bidi-font-size:14.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif"; mso-fareast-font-family:宋体;mso-bidi-
大泌乳素血症是诊断高泌乳素血症的一个常见分析问题，一般来说，通常采用聚乙二醇(PEG)沉淀法对其进行检测。由于大泌乳素的检测和报告结果出现不一致，本研究提出并评估了内部开发的算法的有效性。目的是确定处理后最合适的报告结果的方法和沉淀程序合理化的可能性。
这是一项对1136例患者的回顾性研究。研究人员对罗氏cobas e601上PEG沉淀前后催乳素的浓度进行分析研究。根据百分比回收率和peg后泌乳素浓度确定大泌乳素血症。
按恢复标准≤40%、≤60%、PEG后泌乳素浓度，大泌乳素血症患病率分别为3.3%、8.8%、7.8%。提高截止值的参考区间32.9µg/L的上限不改变恢复标准下的大泌乳素血症。Post-PEG 催乳素浓度显示，超过一半的大泌乳素血症患者会被漏检。不考虑标准，47.0µg / L截止浓度会漏检大部分大泌乳素血症病人。随访患者的反复恢复测量结果显示有显著性差异，平均绝对偏倚为9%。
研究显示，Post-PEG 浓度结合相应的参考区间是最合适的报告结果的方法。所有泌乳素浓度超过制造商参考区间上限的样品均应进行PEG沉淀。随访时间可延长，因为重复测量的回收率差异无临床意义。
原始出处：
Milica Šostarić, Adriana Bokulić, Optimizing laboratory defined
macroprolactin algorithm
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