期刊文章详细信息
利用大数据间接法建立成年人促甲状腺激素参考区间
Establishment of reference intervals for thyroid stimulating hormone measurement by big data and indirect method in adults
文献类型:期刊文章
Zhang Shunli;Mo Yu;Cheng Fei;Jia Tingting;Zhao Yue;Wang Mo;Yue Yuhong;Zhang Rui;Xu Jing;Zhao Yang;Wang Qingtao(Department of Clinical Laboratory,Beijing Chaoyang Hospital,Third Clinical Medical College of Capital Medical University,Beijing Center for Clinical Laboratories,Beijing 100020,China;Department of Clinical Laboratory Diagnostics,Capital Medical University,Beijing 100069,China;Department of Clinical Laboratory,Wangjing Hospital,China Academy of Traditional Chinese Medicine,Beijing 100102,China;Department of Clinical Laboratory,Beijing Tongzhou District Xinhua Hospital,Beijing 101100,China;Department of Clinical Laboratory,Beijing Chaoyang Hospital,Third Clinical Medical College of Capital Medical University,Beijing 100020,China)
机构地区:[1]首都医科大学附属北京朝阳医院检验科北京市临床检验中心,北京100020 [2]首都医科大学临床检验诊断学系,北京100069 [3]中国中医科学院望京医院检验科,北京100102 [4]北京市通州区新华医院检验科,北京101100 [5]首都医科大学附属北京朝阳医院检验科,北京100020
基 金:国家自然科学基金(81601814);北京市医院管理局临床医学发展专项(ZYLX201811)。
年 份:2021
卷 号:44
期 号:7
起止页码:627-632
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EMBASE、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
摘 要:目的采用间接法利用大数据建立促甲状腺激素(TSH)成年人性别、年龄和季节(月份)特异的参考区间。方法在首都医科大学附属北京朝阳医院收集了2016年患者匿名的TSH检测数据,并对数据进行删减、去重和离群值剔除,应用间接法(Hoffmann法和Bhattacharya法)计算其总体、不同性别、不同年龄和不同季节(月份)的参考区间。将2种方法得到的总体人群、去除相关科室的筛选人群、体检人群参考区间与试剂说明书参考区间相比较,以验证本研究参考区间建立的可靠性,验证依据为基于生物学变异度的参考变化值(RCV)。结果从90699条数据中共得到61599条有效数据,其中男性18776例,女性42823例。Hoffmann法得到的总体人群参考区间为0.59~5.59μIU/ml(1μIU/ml=1 mIU/L),男性为0.53~5.16μIU/ml,女性为0.59~6.11μIU/ml。随着年龄的增加以及在冬季TSH参考区间上限有增加趋势:18~30岁为0.62~5.57μIU/ml,71~80岁为0.49~6.45μIU/ml,1月份为0.59~6.40μIU/ml,8月份为0.60~5.56μIU/ml;Bhattacharya法得到的TSH参考区间与Hoffmann法相似,总体人群为0.58~5.80μIU/ml,男性为0.55~5.02μIU/ml,女性为0.62~6.21μIU/ml,18~30岁为0.65~5.67μIU/ml,71~80岁为0.46~5.99μIU/ml,1月份为0.61~6.52μIU/ml,8月份为0.61~5.69μIU/ml。2种方法总体人群、筛选人群和体检人群与试剂说明书的参考区间相比,均小于RCV。结论间接法适用于TSH的参考区间的建立,女性的TSH参考区间高于男性,随着年龄的增加或冬季到来,TSH参考区间上限有增加趋势。
关 键 词:促甲状腺激素 参考区间 间接法 大数据
分 类 号:R581]
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