Годовая биологическая вариация и персонифицированные референтные интервалы для аналитов в клинической химии и гематологии

Закрыть метаданные

Рекомендуем статьи по данной теме:

Источники используемых референтных интервалов. Результаты опроса 160 лабораторий. Лабораторная служба. 2023;(2):7-14

Референтные значения параметров плазменного гемостаза у новорожденных для анализатора ACL TOP family. Лабораторная служба. 2023;(2):15-19

Оценка различных непрямых методов расчета референтных интервалов основных показателей общего анализа крови у новорожденных 0—3 дней жизни. Лабораторная служба. 2023;(2):33-43

ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ

Большая часть популяции проходит ежегодную диспансеризацию, но точные лабораторные критерии для оценки состояния здоровья индивидуумов ограниченны. Настоящее исследование направлено на определение годовой биологической вариации (БВ) и определение параметров для оценки результатов тестирования при ежегодном медицинском обследовании.

МЕТОДЫ

43 здоровых человека, регулярно проходивших ежегодный медицинский осмотр в течение 6 лет подряд, были включены в исследование. Осмотр включал физикальное, электрокардиографическое, ультразвуковое и лабораторное исследования. Годовые данные БВ и производные параметры, такие, как критическая разница (RCV) и индекс индивидуальности (ИИ), рассчитывались и сравнивались с недельными данными. Мы использовали годовую БВ и гомеостатическую контрольную точку для расчета персонифицированных референтных интервалов (прРИ), которые сравнивали с популяционными референтными интервалами (попРИ).

РЕЗУЛЬТАТЫ

Мы установили ежегодную внутрииндивидуальную БВ (CV_I), RCV, ИИ, прРИ для 24 обычно используемых аналитов в клинической химии и гематологии для здоровых людей. Среди 18 сопоставимых измеряемых величин оценки CV_I ежегодных показателей для 11 аналитов были значительно выше, чем еженедельные данные. Примерно 50% измеряемых величин ИИ имели <0,6 и полезность их попРИ была ограниченна. Размах распределения прРИ для большинства аналитов захватил лишь небольшую часть попРИ с индексом референтного диапазона <0,5 для 8 измеряемых величин.

ВЫВОДЫ

По сравнению с недельной БВ для годовой оценки состояния здоровья пациентов, годовая БВ и связанные с ней параметры могут обеспечить более точную оценку лабораторных результатов. РИ на основе долгосрочных данных БВ очень ценен для персонифицированной диагностики по результатам ежегодных медицинских осмотров.

Ключевые слова:

биологическая вариация

индекс индивидуальности

персонифицированные референтные интервалы

критическая разница

референтные интервалы

Авторы:

Ван Ш.

Чжао М.

Су З.

Му Р.

Дата поступления:

21.05.2023

Дата принятия в печать:

15.06.2023

Список литературы:

Liuxin W. Annual report on development of health management and health industry in China No. 2. Beijing: Social Sciences Academic Press; 2019.
Liuxin W. Report on development of health management and health industry in China — new subject and new format No. 1. Beijing: Social Sciences Academic Press; 2018.
Jonker N, Aslan B, Boned B, Marques-Garcia F, Ricos C, Alvarez V, et al. Critical appraisal and meta-analysis of biological variation estimates for kidney related analytes. Clin Chem Lab Med. 2022;60:469-478.
Gonzalez-Lao E, Corte Z, Simon M, Ricos C, Coskun A, Braga F, et al. Systematic review of the biological variation data for diabetes related analytes. Clin Chim Acta. 2019;488:61-77.
Diaz-Garzon J, Fernandez-Calle P, Minchinela J, Aarsand AK, Bartlett WA, Aslan B, et al. Biological variation data for lipid cardiovascular risk assessment biomarkers. A systematic review applying the biological variation data critical appraisal checklist (BIVAC). Clin Chim Acta. 2019;495:467-475.
Braga F, Panteghini M. Generation of data on within-subject biological variation in laboratory medicine: an update. Crit Rev Clin Lab Sci. 2016;53:313-325.
Fraser CG, Harris EK. Generation and application of data on biological variation in clinical chemistry. Crit Rev Clin Lab Sci. 1989;27:409-437.
Siest G, Henny J, Grasbeck R, Wilding P, Petitclerc C, Queralto JM, et al. The theory of reference values: an unfinished symphony. Clin Chem Lab Med. 2013;51:47-64.
Coskun A, Sandberg S, Unsal I, Cavusoglu C, Serteser M, Kilercik M, et al. Personalized reference intervals in laboratory medicine: a new model based on within-subject biological variation. Clin Chem. 2021;67:374-384.
EFLM. https://biologicalvariation.eu
Li C, Peng M, Wu J, Du Z, Lu H, Zhou W. Long-term biological variation estimates of 13 hematological parameters in healthy Chinese subjects. Clin Chem Lab Med. 2020;58:1282-1290.
Alvarez L, Ricos C, Peris P, GuaNabens N, Monegal A, Pons F, et al. Components of biological variation of biochemical markers of bone turnover in Paget’s bone disease. Bone. 2000;26:571-576.
Flegal KM, Kit BK, Orpana H, Graubard BI. Association of all-cause mortality with overweight and obesity using standard body mass index categories. A systematic review and meta-analysis. JAMA: J Am Med Assoc. 2013;309:71-82.
Wang S, Mu R, Zhang X, Yun K, Shang H, Zhao M. Biological variation in serum bone turnover markers. Ann Clin Biochem. 2020;57:144-150.
Pineda-Tenor D, Laserna-Mendieta EJ, Timon-Zapata J, Rodelgo-Jimenez L, Ramos-Corral R, Recio-Montealegre A, et al. Biological variation and reference change values of common clinical chemistry and haematologic laboratory analytes in the elderly population. Clin Chem Lab Med. 2013;51:851-862.
Burdick RK, Graybill FA. Confidence intervals on variance components. New York: Marcel Dekker Inc.; 1992.
Shang H, Wang Y, Shen Z. National guide to clinical laboratory procedures, 4th ed. Beijing: People’s Medical Publishing House; 2015.
Aarsand AK, Diaz-Garzon J, Fernandez-Calle P, Guerra E, Locatelli M, Bartlett WA, et al. The EuBIVAS: within- and between-subject biological variation data for electrolytes, lipids, urea, uric acid, total protein, total bilirubin, direct bilirubin, and glucose. Clin Chem. 2018;64:1380-1393.
Mu R, Chen W, Pan B, Wang L, Hao X, Huang X, et al. First definition of reference intervals of liver function tests in China: a large-population-based multi-center study about healthy adults. PLoS One. 2013;8:e72916.
Buoro S, Carobene A, Seghezzi M, Manenti B, Dominoni P, Pacioni A, et al. Short- and medium-term biological variation estimates of red blood cell and reticulocyte parameters in healthy subjects. Clin Chem Lab Med. 2018;56:954-963.
Coskun A, Braga F, Carobene A, Tejedor Ganduxe X, Aarsand AK, Fernandez-Calle P, et al. Systematic review and meta-analysis of within-subject and between-subject biological variation estimates of 20 haematological parameters. Clin Chem Lab Med. 2019;58:25-32.
Buoro S, Carobene A, Seghezzi M, Manenti B, Pacioni A, Ceriotti F, et al. Short- and medium-term biological variation estimates of leukocytes extended to differential count and morphology-structural parameters (cell population data) in blood samples obtained from healthy people. Clin Chim Acta. 2017;473:147-156.
Buoro S, Seghezzi M, Manenti B, Pacioni A, Carobene A, Ceriotti F, et al. Biological variation of platelet parameters determined by the Sysmex XN hematology analyzer. Clin Chim Acta. 2017;470:125-132.
Cerny J, Rosmarin AG. Why does my patient have leukocytosis? Hematol Oncol Clin N Am. 2012;26:303-319.
Lu SJ, Li F, Yin H, Feng Q, Kimbrel EA, Hahm E, et al. Platelets generated from human embryonic stem cells are functional in vitro and in the microcirculation of living mice. Cell Res. 2011;21:530-545.
Harris EK. Effects of intra- and interindividual variation on the appropriate use of normal ranges. Clin Chem. 1974;20:1535-1542.
Harris EK, Yasaka T. On the calculation of a “reference change” for comparing two consecutive measurements. Clin Chem. 1983;29:25-30.
Carobene A, Ceriotti F, Infusino I, Frusciante E, Panteghini M. Evaluation of the impact of standardization process on the quality of serum creatinine determination in Italian laboratories. Clin Chim Acta. 2014;427:100-106.
Ma C, Xia L, Chen X, Wu J, Yin Y, Hou L, et al. Establishment of variation source and age-related reference interval models for 22 common biochemical analytes in older people using real-world big data mining. Age Ageing. 2020;49:1062-1070.
Rustad P, Felding P, Franzson L, Kairisto V, Lahti A, Martensson A, et al. The Nordic Reference Interval Project 2000: recommended referenceintervalsfor 25 commonbiochemicalproperties. Scand J Clin Lab Invest. 2004;64:271-284.
Veering BT, Burm AG, Souverijn JH, Serree JM, Spierdijk J. The effect of age on serum concentrations of albumin and alpha 1-acid glycoprotein. Br J Clin Pharmacol. 1990;29:201-206.
Bartlett WA, Braga F, Carobene A, Coskun A, Prusa R, Fernandez-Calle P, et al. Achecklistforcriticalappraisalofstudiesofbiological variation. Clin Chem Lab Med. 2015;53:879-885.
Aarsand AK, Roraas T, Fernandez-Calle P, Ricos C, Diaz-Garzon J, Jonker N, et al. The biological variation data critical appraisal checklist: a standard for evaluating studies on biological variation. Clin Chem. 2018;64:501-514.

Закрыть метаданные