Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular: İki laboratuvar yöntemi ile çalışmamızda elde edilen tüm veri kümesi için otomatik (y) ve manuel (x) yöntemin karşılaştırıldığı regresyon analizi aşağıdaki en küçük kareler denklemini verdi: y=0.8548x±12.013 (r=0.908).
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Amaç: Kan yaymalarından trombosit sayısının tahmin edilmesi günlük rutin bir laboratuvar testi olup, otomatik sayım hatalı olduğunda her seferinde sistematik olmalıdır. Biz laboratuvarımızda otomatik KK sayımını kullanarak ve boyalı kan örneğindeki kırmızı kan hücresi:trombosit oranına dayalı şekilde trombosit sayısını hesap ederek, dolaylı olarak trombosit sayısını tahmin ediyoruz. Bu çalışmada bu tekniğin güvenilirliğini doğrulamaya çalıştık. Yöntem ve Gereçler: İki laboratuvar yöntemi ile 191 trombosit sayımı yapıldı; önce impedans kan sayım cihazının kullanıldığı otomatik sayım ve sonra mikroskobik kan yaymalarının incelendiği manuel bir metot. Yaklaşık bir manuel sayım sonucu vermek için 1000 eritrosit başına düşen trombosit sayısı (x103 hücre/µl) ölçümü otomatik yapılan Kırmızı Kan Hücresi Sayısı (x106 hücre/µl) ile çarpıldı. İki metodun karşılaştırılmasında eşleştirilmiş t-testi kullanıldı. Bulgular: İki laboratuvar yöntemi ile çalışmamızda elde edilen tüm veri kümesi için otomatik (y) ve manuel (x) yöntemin karşılaştırıldığı regresyon analizi aşağıdaki en küçük kareler denklemini verdi: y=0.8548x±12.013 (r=0.908). Eşleştirilmiş t-testi iki yöntem arasında anlamlı bir farklılık göstermedi (p>0.05) ve Sınıf-içi Korelasyon Katsayısı (ICC) 0.905’e eşitti. Band ve Altman’ın tasarımına göre otomatik ve manuel değerler arasındaki farka karşılık ortalama değerler için çizilen grafik, fark ortalamasının 46,331 standart sapma (SS) ile 3.209 olduğunu gösterdi. Farklılıkların %93’ünün kabul edilen limitler içine dahil edildiğini (ortalama±2SS) ve farklılıkların %77’sinin 20.000 trombosit/µl’in altında olduğunu gördük. Sonuç: Kırmızı kan hücresi:trombosit oranına dayanarak, trombosit sayısının tahmin edilmesi güvenilir bir tekniktir ve referans bir yöntem olarak önerilmelidir
Abstract
Objective: The estimation of platelet count from blood smears is a daily routine laboratory test, which should be systematic each time the automated count is erroneous. In our laboratory, we estimate the platelet count indirectly by using the automated red blood cell (RBC) and calculating the platelet count on the basis of the red cell: platelet ratio in a stained blood film. In this study, we attempted to verify the reliability of this technique. Material and Methods: One hundred ninety-one platelet counts were executed by two laboratory methods: an automated count using an impedance cell counter and then a manual method by reviewing microscopic blood smears. The number of platelets per 1000 erythrocytes was multiplied by the automated RBC (x106 cells/µl) to give an approximate manual count (x103 cells/µl). Two paired t-test was used for comparison of the two methods. Results: The regression analyses for the entire data set collected in our study with the two laboratory methods gave the following least squares equation by comparing the automated (y) to the manual method (x): y=0.8548x + 12.013 (r=0.908). The paired t-test showed no significant difference between the two methods (p>0.05) and the Intra-class Correlation Coefficient (ICC) was equal to 0.905. The plot of the differences between the automated and manual values against their means according to Band and Altman design showed that the difference mean was 3.209 with a standard deviation SD=46.331. We noticed that 93% of the differences were within the agreement limits (mean±2SD), and that 77% of the differences were less than 20,000 platelets/µl. Conclusion: Estimating platelet count on the basis of the red cell: platelet ratio is a reliable technique and it should be proposed as a method of reference