Un enfoque de Bayes empírico paramétrico para intervalos de referencia personalizados y valores de cambio de...

Área de la Ciencia:

• Medicina de laboratorio
• Análisis de los biomarcadores
• Diagnóstico personalizado

Sus antecedentes:

• Los intervalos de referencia de toda la población (RIpop) pueden no reflejar los rangos homeostáticos individuales.
• Los intervalos de referencia personalizados (RIper) pueden mejorar la precisión del diagnóstico.
• Un marco de Bayes empírico paramétrico (PEB) estabiliza las estimaciones individuales para RIper confiable.

Objetivo del estudio:

• Aplicar el marco PEB para la estimación de RIper para nueve biomarcadores clave.
• Para comparar el RIper basado en PEB con los RIpop convencionales y los valores de cambio de referencia (RCV).
• Evaluar la viabilidad del uso de datos rutinarios del Sistema de Información de Laboratorio (LIS) o de variación biológica (BV) para el establecimiento de parámetros de PEB.

Principales métodos:

• Se aplicó el marco PEB para estimar el RIper de la albúmina, la creatinina, el fosfato, la cortisona, el cortisol, la testosterona, la androstenediona, la 17-hidroxiprogesterona y el 11-deoxicortisol.
• Parámetros derivados de la PEB a partir de los datos del LIS y de un estudio local de la BV.
• Evaluar los resultados marcados y comparar RIper con RIpop y RCV utilizando muestras de serie de adultos sanos.

Principales resultados:

• Los RIper basados en PEB fueron consistentemente más estrechos que los RIpop, reduciendo los resultados marcados para la albúmina, el fosfato y la cortisona.
• El marcado para la 17-hidroxiprogesterona aumentó pero se mantuvo cerca del 5% esperado.
• Los umbrales de PEB corregidos para la regresión hacia la media, resultan más estrechos que las estimaciones estándar de RCV sin aumentar los resultados marcados.

Conclusiones:

• El marco PEB genera efectivamente límites personalizados para las pruebas de laboratorio, incluso con datos individuales limitados.
• Los parámetros PEB se pueden derivar de los datos LIS o BV, indicando una vía de implementación factible.
• Este enfoque ofrece un método rentable para mejorar la precisión diagnóstica a través de intervalos de referencia personalizados.