16种生物化学分析物的生物变异估计来自大型的犬猫临床病理学数据库

科学领域:

• 兽医临床病理学 兽医临床病理学
• 在动物身上进行生物化学分析
• 伴随动物健康监测 伴随动物健康监测

背景情况:

• 生物化学测量的传统评估依赖于基于人口的参考间隔.
• 越来越多的人开始使用主体内变异 (CV_I) 来评估结果,以获得更个性化的解释.
• 了解CV_I对于准确解释动物的纵向健康数据至关重要.

研究的目的:

• 估计大型犬和猫队列中的16种关键生化分析物的个体内变化 (CV_I).
• 利用例行健康检查数据来实际估计伴侣动物的CV_I.
• 根据既有技术验证一种用于CV_I估计的新方法.

主要方法:

• 从成年狗和猫的常规健康检查数据库中提取序列生物化学结果.
• 计算顺序结果 (rr) 和其变化系数 (CV_rr) 的比率.
• 使用公式$C{V}_I$ C V r r 2 - C V Ami> 2 V Ami> ,结合从质量控制数据中获得的分析变化 (CV_{A),然后进行比较分析.}

主要成果:

• 分析了来自3610只狗 (9078分) 和1473只猫 (3743分) 的数据,采样间隔高达1970天.
• 布兰德-阿尔特曼分析表明,大多数估计的CV_I地块都在协议的范围内.
• 在狗和猫两种种群体中都发现了积极的固定偏差,这表明测量中的系统偏差.

结论:

• 通过使用常规健康数据,成功引入了一种新且实用的方法来估计狗和猫的个体内变异 (CV_I).
• 开发的方法,尽管观察到偏差,显示出临床应用的巨大潜力.
• 这种方法可以帮助兽医更准确地评估生物化学测量随时间变化的临床意义.