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Verification of sex- and age-specific reference intervals for 13 serum steroids determined by mass spectrometry: evaluation of an indirect statistical approach

参考值 置信区间 统计 参考数据 人口 激素 预测区间 计算机科学 数学 医学 内科学 数据挖掘 环境卫生
作者
Sophie Anker,Jakob Morgenstern,Jakob Adler,Maik Brune,Sebastian Brings,Thomas Fleming,Elisabeth Kliemank,Markus Zorn,Andreas Fischer,Julia Szendroedi,Lars Kihm,Johanna Zemva
出处
期刊:Clinical Chemistry and Laboratory Medicine [De Gruyter]
卷期号:61 (3): 452-463 被引量:2
标识
DOI:10.1515/cclm-2022-0603
摘要

Conventionally, reference intervals are established by direct methods, which require a well-characterized, obviously healthy study population. This elaborate approach is time consuming, costly and has rarely been applied to steroid hormones measured by mass spectrometry. In this feasibility study, we investigate whether indirect methods based on routine laboratory results can be used to verify reference intervals from external sources.A total of 11,259 serum samples were used to quantify 13 steroid hormones by mass spectrometry. For indirect estimation of reference intervals, we applied a "modified Hoffmann approach", and verified the results with a more sophisticated statistical method (refineR). We compared our results with those of four recent studies using direct approaches.We evaluated a total of 81 sex- and age-specific reference intervals, for which at least 120 measurements were available. The overall agreement between indirectly and directly determined reference intervals was surprisingly good as nearly every fourth reference limit could be confirmed by narrow tolerance limits. Furthermore, lower reference limits could be provided for some low concentrated hormones by the indirect method. In cases of substantial deviations, our results matched the underlying data better than reference intervals from external studies.Our study shows for the first time that indirect methods are a valuable tool to verify existing reference intervals for steroid hormones. A simple "modified Hoffmann approach" based on the general assumption of a normal or lognormal distribution model is sufficient for screening purposes, while the refineR algorithm may be used for a more detailed analysis.
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