参考区间(RIs) 位移可以扩展已有RIs的适用性。然而,对位移方法的研究还不够,基于小样本的RIs验证不能充分识别复杂情况下的位移风险。本研究旨在寻找合适的条件来保证位移的效果。
参考区间(RIs) 位移可以扩展已有RIs的适用性。然而,对位移方法的研究还不够,基于小样本的RIs验证不能充分识别复杂情况下的位移风险。本研究旨在寻找合适的条件来保证位移的效果。
我们建立了罗氏和贝克曼的RIs系统,对681名健康个体进行了27项分析。使用线性回归(最小二乘法)将Roche RIs转换为Beckman RIs,方法分为Methodref(500个测试数,数据范围较窄)和Methodep(80个测试数,数据范围较宽)两种。以Beckman结果建立的RIs为标准,对不同条件下位移结果的准确性、精密度和真实性进行了评估。
研究结果显示,两种体系中,分别有29.6%和48.1%的分析物的上下限是一致的。甲氨喋呤转位与测量的RIs符合率分别为74.1%和92.6%,优于甲氨喋呤的44.4%和59.3%。在相同的数据范围内,位移参考限的CV值随着试验次数的增加而逐渐减小。对于大多数分析物,除了一些电解质试验,当r > 0.800且试验次数足够时,无论回归方程类型如何,我们都可以得到准确的结果。
研究表明,RIs的可位移性受多种因素的影响,如相关性、检验次数、回归方程类型、质量要求等。为了降低位移风险,在合理的条件下选择合适的位移方式是非常重要的。
原始出处:
Runqing Mu,Ke Yun,A study on reference interval transference via linear regression
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