Clinica Chimica Acta:成人凝血筛选试验参考区间的数据挖掘
2019-12-21 MedSci MedSci原创
在评价实验室检测结果时,适当的参考区间是非常重要的。然而,建立参考区间具有一定的挑战性,特别是对于凝血筛选试验,但试验结果的年龄和性别依赖性存在不确定性。实验室信息系统数据挖掘是一种新兴的参考区间确定方法,并对其在混凝试验中的适用性进行了评价。<span lang="EN-US" style="font-size:12.0pt;mso-bidi-font-size:14.0pt;font-fami
在评价实验室检测结果时,适当的参考区间是非常重要的。然而,建立参考区间具有一定的挑战性,特别是对于凝血筛选试验,但试验结果的年龄和性别依赖性存在不确定性。实验室信息系统数据挖掘是一种新兴的参考区间确定方法,并对其在混凝试验中的适用性进行了评价。
研究人员分析了德国埃尔兰根大学医院(University
Hospital Erlangen, Germany)在临床护理期间的活化部分凝血活酶时间(aPTT)、凝血酶原时间(PT)、国际标准化比值(INR)、凝血酶时间(TT)和纤维蛋白原的测量值(1,778,738个样本,来自116,754名成年患者,每个分析物有45577
-509,859个样本)。使用一种已建立的统计方法(参考极限估计器)来确定健康个体样本的比例,其中生理测试结果的分布使用参数函数来近似,并用于计算参考区间。
本研究建立了aPTT、PT、INR、TT和纤维蛋白原的年龄和性别特异性参考区间,并创建了批处理和reagent特异性aPTT参考区间。此外,还评估了建立的aPTT参考区间对因子VIII、IX、XI、XII缺陷检测的敏感性。
实验室测试结果的数据挖掘可为特定的的人群,分析框架和试剂凝血测试创建年龄和性别参考区间。 当确定参考间隔时,这种方法可以作为常规方法补充,并改善基于凝血测试的临床决策。 在这项研究中建立的参考间隔仅显示出随性别和年龄的微小变化,支持为成年男女提供通用参考间隔的做法。
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