AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAn automatic report can begenerated and downloaded.Conclusion: The tool is freely available through turcosa.shinyapps.io/biovar/, and source code is available on theGithub: github.com/selcukorkmaz/BioVar.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Objectives: Biological variation (BV) analysis of laboratory tests gets increased attention due to its practical applications. These applications include correct interpretation of laboratory tests, the decision on the availability ofreference intervals, contributions to clinical decision-making.It is critical to derive the BV information accurately and reliably. Another crucial step is to perform the statistical analysisof the BV data. Although there are updated and comprehensive guidelines, there is no reliable and comprehensivetool to perform statistical analysis of BV data.Methods: We presented BioVar, an online tool for statistical analysis of the BV data based on available andupdated guidelines.Results: This tool can be used (i) to detect outliers, (ii) tocontrol normality assumption, (iii) to check steady-statecondition, (iv) to test homogeneity assumptions, (v) toperform subset analysis for genders, (vi) to perform analysis of variance to estimate components of variation and(vii) to identify analytical performance specifications oflaboratory tests. Moreover, plots can be created at eachstep of outlier detection to inspect outliers and comparegender groups visually. An automatic report can begenerated and downloaded.Conclusion: The tool is freely available through turcosa.shinyapps.io/biovar/, and source code is available on theGithub: github.com/selcukorkmaz/BioVar.
Özet
Amaç: Laboratuvar testleri için uygulanan biyolojik var yasyon (BV) analizi, pratik uygulamaları nedeniyle old ukça ilgi görmektedir. Bu uygulamalar arasında laboratuvar testlerinin doğru yorumlanması, referans aralıkları hakkında karar verme, klinik karar vermeye katkı sayılabilir. Bu nedenle, BV analizlerini deneysel olarak doğru ve güvenilir bir şekilde elde etmek çok önemlidir. BV analizinde bir diğer önemli adım verilerin istatistiksel analizidir. Literatürde, güncel, kapsamlı ve ayrıntılı kıla vuzlar bulunmasına rağmen, BV verilerinin istatistiksel analizini yapmak için güvenilir ve kapsamlı bir araç bulunmamaktadır. Gereç ve Yöntem: Bu çalışmada, BV verilerinin liter atürdeki mevcut ve güncel kılavuzlara dayanarak istatis tiksel analizlerini gerçekleştirmek için çevrimiçi bir araç geliştirildi. Bulgular: Bu çevrimiçi analiz aracı (i) aykırı değerleri saptamak, (ii) normallik varsayımını kontrol etmek, (iii) kararlı-durum koşulunu kontrol etmek, (iv) homojenlik varsayımlarını kotrol etmek, (v) cinsiyet gruplarını karşı laştırmak, (vi) varyans bileşenlerini kestirmek ve (vii) analitik performans özelliklerini belirlemek için kullanıla bilir. Ayrıca, her aykırı değer tespit adımında cinsiyet gru plarına göre aykırı değerleri görsel olarak denetlemek için grafikler oluşturulabilir. Bununla birlikte, tüm analiz sonuçlarını içeren otomatik bir rapor oluşturulabilir ve indirilebilir. Sonuç: Bu çevrim içi araca https://turcosa.shinyapps.io/ biovar/ adresinden ücretsiz olarak erişilebilir. Tüm kaynak kodlara Github üzerinden erişilebilir: https://github.com/ selcukorkmaz/BioVar.